Vulnerability of larch forests to forest fires along a latitudinal gradient in eastern Siberia
Notice bibliographique
Résumé
The predicted increase in frequency and intensity of boreal forest fires is considered a significant source of carbon dioxide emissions and linked with the degradation of permafrost covering more than half of Russia. Here we analyzed the stand structure and growth of East Siberian larch forests in response to fire severity. We measured 23 sites in the southern part of eastern Siberia along a latitudinal transect with a length of more than 1500 km. Live tree volume differed significantly across geographical regions ( p < 0.05), decreasing from south to north (76–250 m 3 ·ha −1 ), with higher values in forests burnt with low severity. Similarly, volume of coarse woody debris decreased from south to north. The volume of dead standing trees, on the other hand, increased from south to north. The distribution of trees by diameter class in some areas showed clear evidence of fires, with small trees being absent to rare in forests burnt at high severity. The impact of severe fires on stand volume was negligible at the southern sites, potentially associated with rapid regeneration of birch. Birch is an important component of larch forests near the southern boundary of the permafrost, which may contribute to larch forests in the southern part of the study transect being less vulnerable to wildfires compared to northern larch forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».