The influence of postfire recovery and environmental conditions on boreal vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is increasing the frequency and extent of fires in the boreal biome of North America. These changes can alter the recovery of both canopy and understory vegetation. There is uncertainty about plant and lichen recovery patterns following fire, and how they are mediated by environmental conditions. Here, we aim to address these knowledge gaps by studying patterns of postfire vegetation recovery at the community and individual species level over the first 100+ years following fire. Data from vegetation surveys collected from 581 plots in the Northwest Territories, Canada, ranging from 1 to 275 years postfire, were used to assess the influence of time after fire and local environmental conditions on plant community composition and to model trends in the relative abundance of several common plant and lichen species. Time after fire significantly influenced vegetation community composition and interacted with local environmental conditions, particularly soil moisture. Soil moisture individually (in the absence of interactions) was the most commonly significant variable in plant and lichen recovery models. Patterns of postfire recovery varied greatly among species. Our results provide novel information on plant community recovery after fire and highlight the importance of soil moisture to local vegetation patterns. They will aid northern communities and land managers to anticipate the impacts of increased fire activity on both local vegetation and the wildlife that relies on it.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,002 |
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 ».