Early Succession Across Boreal Forest Transitions After Linear Disturbance and Wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic disturbances interact with wildfire, altering successional dynamics across North America’s boreal forest. Linear disturbances, including seismic lines used for oil and gas exploration, dissect forests, while wildfire is a fundamental agent of forest succession. However, little is known about early succession dynamics after both seismic line creation and wildfire, especially across transitions from uplands to peatlands. To address this, we characterized and compared regeneration and recruitment after individual and successive disturbances in peatland, transitional, and mesic upland forests across the oil sands region of Alberta, Canada. We used non-metric multidimensional scaling to compare composition and mixed-effects generalized linear models to compare densities of trees and tall shrubs 10 to 24 years after disturbance. Compositionally, regeneration was similar within forest types and between transitional and peatland forests, while patterns in recruitment were more influenced by past disturbances. Overall, we found evidence of dominant, additive, and interactive effects on early successional patterns within linear disturbances in boreal forests. In transitional and peatland forests, disturbances influenced tree and tall shrub regeneration and recruitment in complex ways. Early successional dynamics after disturbance influence forest structure and composition and are vital to understanding recovery in boreal forests, especially across boreal forest transitions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».