Climate forcing of regional fire years in the upper Great Lakes Region, USA
Notice bibliographique
Résumé
Background Drivers of fire regimes vary among spatial scales, and fire history reconstructions are often limited to stand scales, making it difficult to partition effects of regional climate forcing versus individual site histories. Aims To evaluate regional-scale historical fire regimes over 350 years, we analysed an extensive fire-scar network, spanning 240 km across the upper Great Lakes Region in North America. Methods We estimated fire frequency, identified regionally widespread fire years (based on the fraction of fire-scarred tree samples, fire extent index (FEI), and synchronicity of fire years), and evaluated fire seasonality and climate–fire relationships. Key results Historically, fire frequency and seasonality were variable within and among Great Lakes’ ecoregions. Climate forcing at regional scales resulted in synchronised fires, primarily during the late growing season, which were ubiquitous across the upper Great Lakes Region. Regionally significant fire years included 1689, 1752, 1754, 1791, and 1891. Conclusions We found significant climate forcing of region-wide fire regimes in the upper Great Lakes Region. Implications Historically, reoccurring fires in the upper Great Lakes Region were instrumental for shaping and maintaining forest resilience. The climate conditions that helped promote widespread fire years historically may be consistent with anticipated climate–fire interactions due to climate change.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».