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Enregistrement W4390630887 · doi:10.1016/j.tfp.2023.100489

Impacts of forest fire frequency on structure and composition of tropical moist deciduous forest communities of Bandhavgarh Tiger Reserve, Central India

2024· article· en· W4390630887 sur OpenAlexfundno aff
Pranab Kumar Pati, Priya Kaushik, Dinesh Malasiya, Tapas Ray, Mohammed Latif Khan, P. K. Khare

Notice bibliographique

RevueTrees Forests and People · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPancreatic Cancer Canada Foundation
Mots-clésDeciduousFire ecologyEnvironmental scienceFire regimeVegetation (pathology)GeographyEcologyForestryAgroforestryEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest fire is one of the prominent factors especially in tropical seasonal forests that have a variety of consequences on ecosystem composition, structure and function depending upon the type of fire, fire intensity, and fire frequency. Forest fire incidences have been increasing in the last few decades especially in tropical moist forests, raising the concerns for forest restoration and management since the inhabiting plants in these forest communities largely lack adaptive strategies. The present study was carried out in tropical moist deciduous forests to (A) understand the patterns of forest fire frequency by delineating the fire affected areas and (B) evaluate the impacts of forest fire frequency on species composition, diversity and regeneration of a moist deciduous forest of Central India. A fire frequency map was prepared using Landsat satellite images from 2005 to 2021 for the study purpose. Vegetation data were collected from field surveys for each fire frequency class separately. Results of the present study showed that 25.12 % area was affected by low frequent fires, 2.92 % by moderate frequent fires and 0.099 % by high frequent fires, whereas 71.85 % area remained unaffected by fire. The diversity of the tree layer was highest in the low fire frequency class whereas, for the sapling layer, it was highest in unburned areas. Overall, the negative impact of fire frequency on species diversity was observed for the tree and sapling layers. Favorable effects of fire on young current year recruitments were observed as a result of the removal of seed dormancy. Results indicate that moderate fire frequency in moist deciduous forests helps to increase tree density. Contrary to this, unburned areas are suitable for species diversity of seedlings and saplings which consequently decides the composition of mature vegetation. Overall, a negative impact of fire frequency on density was observed for the sapling and seedling layers. Our study concludes that higher fire frequency is detrimental to both the density and diversity of tree, sapling and seedling layers, particularly in tropical moist deciduous forest communities of Central India. It is expected that fire incidences are likely to increase with the increasing temperatures as a result of climate change. In this context, the present study would be highly valuable for forest policy development as information on the impact of fire in tropical moist forests is lacking especially from Central Indian region.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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