On the limited consensus of mountain pine beetle impacts on wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Context: ) is a native bark beetle whose outbreaks leads to widespread conifer forest mortality. Of particular concern to forest and wildfire managers is the influence of MPB outbreaks on wildfire via spatial legacies left in impacted forest stands. There is, however, limited consensus in the literature regarding how MPB outbreaks affect wildfire across western North America. Objectives: This meta-analysis aims to (1) summarize available evidence regarding MPB-wildfire interactions, and (2) identify environmental and methodological indicators associated with various wildfire responses (i.e., amplified, neutral, or dampened) post-outbreak. Methods: We include peer-reviewed publications focusing on MPB outbreaks and subsequent wildfire activity in forests across western Canada and the USA between 2000 and 2021. A classification scheme was used to examine attributes of each publication to assess which indicators contribute most to their associated wildfire response. Results: We found that spatial scale, forest fuels, and weather are main drivers of variation in wildfire response post-outbreak. Metrics of forest fuels and inclusion of weather data on a stand-scale are related to amplified fire responses, whereas dampened responses correspond to landscape-scale analyses. Furthermore, red-stage stands are associated with amplified fire response, whereas other stages are associated with dampened response-supporting current conceptual models of the importance of outbreak stage on wildfire. Conclusions: Advancing our understanding regarding drivers of wildfire responses post-MPB outbreak is key to developing accurate, and comparative research studies. These findings provide crucial information for wildfire, and forest management agencies, especially in forests newly exposed to this disturbance interaction under climate change. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10980-023-01720-z.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».