Temporal and spatial patterns of fire regime disruption in conifer forests of western North America
Notice bibliographique
Résumé
Temporal and spatial patterns of fire regime disruption were reconstructed in conifer forests of western North America from information on pre-disruption and disrupted mean fire intervals (MFIs) of 498 dendrochronology-based fire chronologies. We identified the conifer forest types most affected by MFI shift and the influence of land category designation on MFI change. We also mapped the years of the MFI shift, the last fire recorded, and disrupted/pre-disruption MFI ratios. Fire cessation and longer MFIs predominated in most fire chronologies and conifer forest types. MFI was significantly higher in most conifer forest types, with most differences in dry conifer forests. MFI shift occurred mainly before the designation of protected, federal, social-property, and private areas. MFI shift began in 1829 in the United States of America Southwest, a region subjected to prolonged fire exclusion and with the highest disrupted/pre-disruption MFI ratios. Fire regime disruption moved gradually into the Pacific Northwest and the Sierra Nevada until reaching the northern conifer forests of Canada and Alaska. In contrast, one-third of fire chronologies in Mexican conifer forests retained pre-disruption MFIs. Our findings allowed us to identify areas with MFIs outside of their natural variability, with prolonged fire exclusion, or with intact fire regimes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».