The contribution of Indigenous stewardship to an historical mixed‐severity fire regime in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».