Differential impacts of fire and inundation on a wetland plant community after wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Context Understanding fire and inundation impacts on wetland vegetation communities is crucial for effective post-fire wetland management. Aims We aimed to determine the impact of post-fire inundation on plant community structure and seedling germination and establishment after a large wildfire. We asked two questions, namely (1) did fire, drought or inundation affect plant communities the most; and (2) did fire or inundation affect seedling germination and establishment? Methods Using a before–after–control–impact (BACI) design, we monitored vegetation changes in water-couch wetland communities before and after a wildfire. Also, soil samples were collected from burnt and unburnt sites and assessed for impacts of fire and post-fire inundation regimes on seed germination and seedling establishment. Key results Inundation variables had more pronounced and more consistent impacts on vegetation measures than did fire or drought variables. Fire impacts were mainly short-term, with impact thresholds at 72 and 143 days after fire. Low germination levels and zero seedling survival were observed without inundation. Conclusions Fire was a major but short-term contributor to wetland vegetation change, whereas drought had longer-term impacts, and inundation regimes had the greatest impacts. Implications Providing a range of inundation conditions post-fire may enhance wetland vegetation recovery and have modifying effects on invasive species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».