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Enregistrement W4405435894 · doi:10.1002/ecs2.70119

Fire return intervals and recruitment affect population growth rate of canopy trees in tall open forest in humid savanna

2024· article· en· W4405435894 sur OpenAlexafffund
Patricia A. Werner, Stephanie J. Peacock

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCanopyEnvironmental sciencePopulationEcologyTree canopyAffect (linguistics)ForestryWoody plantAgroforestryGeographyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Savannas are the major biome in tropical regions of the globe, defined as sparsely wooded regions with a continuous herbaceous layer of mainly C 4 grasses where rainfall is distinctly seasonal. Fire is a common feature of most savannas. The largest protected areas of savannas are found in sparsely populated monsoonal northcentral Australia with strong annual wet and dry seasons. The most common vegetation type is relatively intact, tall (<15 m), open forests where Eucalyptus canopy trees form the basic structure. Over the past half century, traditional indigenous fire regimes were largely replaced by contemporary fires where individual trees may experience fire as often as 3 out of 5 years. The potential for long‐term persistence of the canopy tree populations is an open question. A stage‐based population model of the canopy trees was previously developed to address this question, drawing on data from three decades of experimental field studies wherein the survival, growth, and reproduction of individual marked trees were recorded under different seasonal fires and understory types to produce transition matrices among eight life history stages, and used to calculate population growth rates (λ). Here, we apply that model to determine how λ varies across a range of fire return intervals from 1 to 12 years for both early and late dry season fires, in two different understory types. We also explore the sensitivity of λ to two key life history parameters: recruitment and seedling survival. Minimum fire return intervals of 2–5 years were generally required for λ ≥1 that would allow populations to persist; these were shorter with stochastic year‐to‐year timing of fires and with higher recruitment rates. Uniquely, under certain conditions, there was also a maximum fire return interval above which λ <1, creating a “window” of fire return intervals that allowed canopy tree populations to persist. Mechanisms underpinning results as well as implications for savanna structure, alternate states, cyclical dynamics, future research, and management by fire are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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