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Enregistrement W4385552950 · doi:10.1007/s00334-023-00939-9

The first annually resolved analysis of slash-and-burn practices in the boreal Eurasia suggests their strong climatic and socio-economic controls

2023· article· en· W4385552950 sur OpenAlexafffund
Igor Drobyshev, А. А. Алейников, Olga Lisitsyna, Vadim E. Aleksutin, Foma K. Vozmitel, Nina Ryzhkova

Notice bibliographique

RevueVegetation History and Archaeobotany · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesSveriges LantbruksuniversitetEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEesti TeadusagentuurCritical Ecosystem Partnership Fund
Mots-clésArable landGeographyBorealPopulationAgricultureSlash-and-burnPhysical geographySocioeconomicsEcologyDemographyArchaeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Slash-and-burn (SAB) was a widespread agricultural practice across large parts of the boreal region until the early 20th century. Despite its paramount importance in the procurement of food and particularly in supporting frontier populations of settlers during the colonization of the Eurasian boreal zone, analyses of spatial and temporal patterns in the use of SAB at annual and sub-annual scales are currently missing. We present the first such analysis of climatic and social controls of SAB practices in a remote region in the northern Ural mountains from 1880 to 1894. We observed a significant positive correlation between the total number of burns and the village population ( p = 0.005, R 2 = 0.26), indicating that the frequency of burns directly reflected the local demand for food. The amount of agricultural land, regarded as a cumulative measure of burning activity over multiple decades, showed a strong positive correlation with the village population ( p < 0.001, R 2 = 0.60). This result supported our interpretation of burns as an important food procurement tool, probably also positively affected by higher labour availability in larger villages. Villages where the number of burns were higher than predicted by the “the population vs. burns” regression tended ( p = 0.15) to have larger areas of arable land than predicted by the “population vs. arable land” regression. This pattern implied that variability in the local environmental and/or socio-economic settings of the villages made some of them more (or otherwise less) favourable for agricultural activities based on SAB. Most reported burns occurred in June and July. The three years with the maximum number of reported burns had a tendency to be wetter during these months when compared to the same period during an “average” year ( p = 0.19). The pattern suggested that farmers preferred conducting burns during years with a below-average climatological fire hazard. An earlier start of the fire season favoured burning activity ( p = 0.10 R 2 = 0.33), while its later ending had no significant effect on the number of burns ( p = 0.53). Our study documented strong climatic controls of SAB practices at the annual scale and their social controls at above-annual scales. These patterns emerged despite the common use of slash-and-burn to mitigate generally limited food availability in the northern Ural mountain region and likely conservative estimates of these practices in available records.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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