Low-severity fires in the boreal region: reproductive implications for black spruce stands in between stand-replacing fire events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Stand-replacing crown fires are the most prevalent type of fire regime in boreal forests in North America. However, a substantial proportion of low-severity fires are found within fire perimeters. Here, we aimed to investigate the effects of low-severity fires on the reproductive potential and seedling recruitment in boreal forest stands in between stand-replacing fire events. METHODS: We recorded site and tree characteristics from 149 trees within 12 sites dominated by mature black spruce [Picea mariana (Mill.) B.S.P.] trees in the Northwest Territories, Canada. The presence of fire-scarred trees supported classification of sites as unburned or affected by low-severity fires in recent history. We used non-parametric tests to evaluate differences in site conditions between unburned and low-severity sites. We used linear and additive statistical models to evaluate differences in tree age, size and reproductive traits among unburned trees and trees from low-severity sites. KEY RESULTS: The results showed a significantly higher density of dead black spruce trees in low-severity sites and marginally significant higher presence of permafrost. Trees from low-severity fire sites were significantly older, exhibited significantly lower tree growth and showed a tendency towards a higher probability of cone presence and percentage of open cones compared with trees from unburned sites. Surviving fire-scarred trees affected by more recent low-severity fires showed a tendency towards a higher probability of cone presence and cone production. The density of black spruce seedlings increased significantly with recent low-severity fires. CONCLUSIONS: Trees in low-severity sites appeared to have escaped mortality from up to three fires, as indicated by fire-scar records and their older ages. Shallow permafrost at low-severity sites might cause lower flammability, allowing areas to act as fire refugia. Low-severity surface fires temporarily enhanced the reproductive capacity of surviving trees and the density of seedlings, probably as a stress response to fire events.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».