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Enregistrement W4411705092 · doi:10.1111/ele.70166

Drying Spring Accelerates Transitions Toward Pyrogenic Vegetation in Eastern Boreal North America

2025· article· en· W4411705092 sur OpenAlexafffund
Adam A. Ali, Dorian M. Gaboriau, Jonathan Lesven, Martin P. Girardin, Cécile C. Remy, Dominique Arseneault, Guillaume de Lafontaine, Victor Danneyrolles, H. Asselin, Fabio Gennaretti, Étienne Boucher, Pierre Grondin, Michelle Garneau, Gabriel Magnan, Bianca Fréchette, Sylvie Gauthier, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université du Québec à MontréalUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec à RimouskiNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesInstitut écologie et environnementNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésBorealVegetation (pathology)TaigaFire regimeEcologyEnvironmental scienceClimate changeVapour Pressure DeficitSpring (device)PeatPhysical geographyGeographyClimatologyEcosystemGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ongoing climate change increases vegetation flammability in the boreal forests of eastern North America, leading to more intense and severe wildfires. Using palaeoecological data-including charcoal, pollen, chironomids and testate amoebae-and climate model simulations of vapour pressure deficit (VPD) and available soil water (ASW), we analysed fire dynamics over the past 8000 years in boreal eastern North America. Over the last 4000 years, and particularly in the last 250 years, increasing spring drought has led to fewer, but more severe fires. This shift in the fire regime has favoured the spread of fire-adapted conifer species, particularly jack pine (Pinus banksiana), across the landscape. We infer that the predicted increase in VPD and decrease in ASW triggered by climate change will alter the fire regime and amplify the transition toward more pyrogenic vegetation within the boreal forest of eastern North America, with ecological and socio-economic consequences.

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)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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