Multi-century times-since-fire and prior fire interval determine biomass carbon stocks in obligate-seeder eucalypt woodlands
Notice bibliographique
Résumé
Background Understanding the influence of fires on terrestrial carbon stocks is important for informing global climate models and underpinning land management-based carbon markets. Aims To quantify biomass carbon in south-western Australia’s Great Western Woodlands – the world’s largest extant Mediterranean-climate woodland – with time-since-fire and prior fire interval. Methods Plot-based measurement of live and dead tree and shrub size, woody debris volume and litter mass across a ~400-year chronosequence to calculate biomass carbon. Key results Biomass carbon increased with time-since-fire, reaching >65 Mg C ha−1, although the rate of increase declined in mature woodlands. Biomass carbon decreased after fire in these obligate-seeder woodlands, while a longer prior fire interval buffered carbon fluxes through retained large standing dead trees and fallen woody debris. Conclusions The current age class distribution of the ~95,000 km2 of eucalypt woodlands in the region may support ~0.453 Pg C. Further refinement of carbon estimates explicitly considering variation in woodland type and climate, a continuous woodland age distribution and soil carbon are required to underpin a carbon methodology. Implications Biomass carbon would be maximised by reducing the extent of bushfires impacting woodlands, focussing on existing mature stands that support the greatest carbon stocks.
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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 | 0,000 |
| 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 ».