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Enregistrement W4366826240 · doi:10.1186/s42408-023-00185-4

Time since fire shapes plant immaturity risk across fire severity classes

2023· article· en· W4366826240 sur OpenAlexaff
Ella Plumanns‐Pouton, Matthew Swan, Trent D. Penman, Luke Collins, Luke T. Kelly

Notice bibliographique

RevueFire Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesUniversity of MelbourneBushfire and Natural Hazards Cooperative Research CentreAustralian GovernmentDepartment of Environment, Land, Water and Planning, State Government of VictoriaHolsworth Wildlife Research Endowment
Mots-clésBanksiaQuadratFire regimeEcologyWoodlandBiologyFire historyThreatened speciesAbundance (ecology)Fire ecologyRelative species abundancePrescribed burnEcosystemHabitatShrub

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background When fire intervals are shorter than the time required for plants to reproduce, plant populations are threatened by “immaturity risk.” Therefore, understanding how the time between fires influences plants can inform ecosystem management. Quantifying periods of immaturity risk requires investigating the influence of fire intervals across plant life stages, but most studies are indiscriminate of maturity. As fire regimes are multidimensional, it is also important to consider other characteristics of fires such as severity. We conducted a field study in heathy woodland that investigated how fire severity and fire interval influence immaturity risk to serotinous resprouter species, by examining if fire severity interacts with the time since the fire to influence the occurrence of mature individuals and relative abundance of three species: silver banksia (Banksia marginata Cav.), prickly teatree (Leptospermum continentale Joy Thomps), and heath teatree (Leptospermum myrsinoides Schitdl). Results Regression modeling revealed a strong, positive influence of time since the last fire on the proportion of quadrats at a site with mature plants, for all three species. We only detected a small and uncertain influence of fire severity on the proportion of quadrats with mature heath and prickly teatree, and did not observe an effect of fire severity on the maturity of silver banksia. Interestingly, no relationships were observed between time since fire and the relative abundance of plants. That is, only when plant life stages were considered did we detect an effect of fire on plants. Populations of the three species were mostly immature in the first 7 years post-fire, suggesting if sites were uniformly burnt in this time frame, there could be increased risk of local extinctions. Conclusions Our study highlights the importance of examining population processes, such as reproduction, in addition to plant relative abundance. Surprisingly, we did not detect strong differences in plant maturation across fire severity classes; low occurrence of mature plants in recently burnt areas indicated that immaturity risk was high, regardless of fire severity. Ecological studies that distinguish between plant life stages will help to predict the impacts of fire on populations and enhance decision-making. We recommend fire intervals of ≥ 8 years to protect serotinous resprouter plants in heathy woodland vegetation of southern Australia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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