Prescribed fire effects on understory woody plants and fuels in <i>Quercus</i>–<i>Pinus</i> mixedwoods
Notice bibliographique
Résumé
To enhance forest resilience to predicted increases in forest stressors, managers increasingly desire ecologically based restoration approaches that increase ecosystem adaptation potential. Mixedwood stands, which contain a range of life history and functional traits, may be more resistant and resilient to ecosystem stressors. Management of Quercus–Pinus mixedwood stands includes the use of prescribed fire, which requires an understanding of vegetation-fuels-fire feedbacks in these ecosystems. However, a paucity of knowledge exists on the intra-stand spatial patterns of fire effects. We analyzed the effects of a newly initiated prescribed fire program on the intra-stand characteristics of understory woody plants and fuelbed composition and loading in a long-unburned Quercus –Pinus mixedwood stand in Tennessee, USA. We sampled vegetation and fuels in two plots, one that experienced two prescribed fires (burned plot), and one fire-excluded plot directly adjacent (unburned plot). On the burned plot, we recorded lower sapling and seedling densities across taxa. Spatial analysis of advance reproduction in the burned plot indicated a combination of patchy fire effects, canopy openings, and high-light understory environments. We documented significant reductions in total fuel mass. The combination of spatial analysis and ordination revealed that prescribed fires homogenized fuel loads within the burned plot.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».