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Enregistrement W4295900063 · doi:10.1002/eap.2736

The contribution of Indigenous stewardship to an historical mixed‐severity fire regime in British Columbia, Canada

2022· article· en· W4295900063 sur OpenAlexafffundabout
Kelsey Copes‐Gerbitz, Lori D. Daniels, Shannon Hagerman

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésIndigenousGeographyRelocationLoggingFire regimeStewardship (theology)ForestryEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous land stewardship and mixed-severity fire regimes both promote landscape heterogeneity, and the relationship between them is an emerging area of research. In our study, we reconstructed the historical fire regime of Ne Sextsine, a 5900-ha dry, Douglas fir-dominated forest in the traditional territory of the T'exelc (Williams Lake First Nation) in British Columbia, Canada. Between 1550 and 1982 CE, we found median fire intervals of 18 years at the plot level and 4 years at the study-site level. Ne Sextsine was characterized by an historical mixed-severity fire regime, dominated by frequent, low-severity fires as indicated by fire scars, with infrequent, mixed-severity fires indicated by cohorts. Differentiating low- from mixed-severity plots over time was key to understanding the drivers of the fire regime at Ne Sextsine. Low-severity plots were coincident with areas of highest use by the T'exelc, including winter village sites, summer fishing camps, and travel corridors. The high fire frequency in low-severity plots ceased in the 1870s, following the smallpox epidemic, the forced relocation of Indigenous peoples into small reserves, and the prohibition of Indigenous burning. In contrast, the mixed-severity plots were coincident with areas where forest resources, such as deer or certain berry species, were important. The high fire frequency in the mixed-severity plots continued until the 1920s when industrial-scale grazing and logging began, facilitated by the establishment of a nearby railway. T'exelc oral histories and archeological evidence at Ne Sextsine speak to varied land stewardship, reflected in the spatiotemporal complexity of low- and mixed-severity fire plots. Across Ne Sextsine, 63% of cohorts established and persisted in the absence of fire after colonial impacts beginning in the 1860s, resulting in a dense, homogeneous landscape that no longer supports T'exelc values and is more likely to burn at uncharacteristic high severities. This nuanced understanding of the Indigenous contribution to a mixed-severity fire regime is critical for advancing proactive fire mitigation that is ecoculturally relevant and guided by Indigenous expertise.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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