Spatial and temporal opportunities for forest resilience promoted by burn severity attenuation across a productivity gradient in north western Patagonia
Notice bibliographique
Résumé
Background Fire regimes in many biomass-rich ecosystems worldwide are dominated by high-severity fires. Many of these systems lack fire-resistant traits or post-fire regeneration strategies. Understanding under which environmental and weather conditions they experience less severe fire is crucial for maintaining their persistence in the landscape. Aims Understand the spatial and temporal conditions that allow burn severity attenuation across Patagonia’s productivity gradient. Methods We modelled burn severity as a function of topography, weather, vegetation and productivity. Key results Low severity was a rare phenomenon, affecting only 8% of the areas burned. The probability of burning with high severity followed a hump-shaped relationship with productivity. Low severity occurred in fires that burned under cool and wet summer conditions in areas with sparser fuels or in wetter and more productive environments but with discontinuous and wet fuels. Conclusions Across the regional gradient, ecosystems of intermediate productivity generally lack conditions for low burn severity. Temporally, low burn severity occurs in smaller fires burning in productive ecosystems during cool and wet summers. Implications Future climate scenarios of increasing aridity and temperature in the region will disfavour conditions for low burn severity, thus promoting fire-mediated transitions from forests to alternative states dominated by more fire-adapted flammable species (e.g. shrublands).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».