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Enregistrement W4409781712 · doi:10.1016/j.foreco.2025.122750

Post-fire vegetation regeneration during abnormally dry years following severe montane fire: Southern Alberta, Canada

2025· article· en· W4409781712 sur OpenAlexafffundabout
J. Aspinall, L. Chasmer, Craig A. Coburn, Chris Hopkinson

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesCanada Foundation for InnovationParks CanadaUniversity of Lethbridge
Mots-clésMontane ecologyRegeneration (biology)Vegetation (pathology)Environmental scienceEcologyFire ecologyForestryFire historyGeographyBiologyEcosystemClimate changeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire regimes across montane regions of western Canada are changing resulting in longer fire seasons, higher intensity fires, and shortening fire return intervals. The implications of high severity fire and warmer, drier early post-fire conditions on herbaceous understory vegetation regeneration and seedling recruitment in the southern Canadian Rockies are not well known. The overall objective of this study is to quantify trajectories of vegetation recovery (species, structural characteristics, and biomass) during early years of abnormally warm, dry conditions following a high severity fire in two moisture endmember sites Waterton Lakes National Park, Alberta, Canada. Here, we compare the within and between year spatial and temporal variability of vegetation growth and species density and how these change over time and across the broader area as an indicator of ecosystem resilience within these endmember sites. Moderate to extreme drought occurred during the years following fire at Waterton, where 2021 was ranked as the 2nd driest year in 26 years. Despite this, the moist site was characterised by greater herbaceous vegetation recovery with few lodgepole pine seedlings (average biomass = 335 g m −2 ), while a drier site had greater seedling recruitment over a period of 5 years. Variations in site environmental conditions were more impactful than differences between years (drought) on post-fire vegetation recovery. Use of remotely piloted aircraft system (RPAS) remotely sensed data provided an effective means for quantifying variability in regenerating vegetation height (structure from motion), cover (green chromatic coordinate), and biomass when compared at plot level (R 2 = 0.53, 0.53, and 0.30 respectively) using optical photogrammetric methods. The research presented has implications for forest and fuel management in Canada as national parks and forest agencies consider historic use of heterogeneous species patches. High density of lodgepole pine seedling recruitment in mineral soils and under very dry conditions indicate resilience to drought. This will require continued and expanded monitoring as other tree species recruits populate the post-fire environment. • Moist riparian montane valley has greater early post-fire biodiversity than drier areas. • Multi-year drought during early post-fire period results in seedling mortality, reduced biomass. • Site characteristics were more important for vegetation regeneration than climate variability. • Photogrammetry from remotely piloted aircraft systems can be used to monitor post-fire vegetation structure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,001
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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