Experimental assessment of forest flammability after selective logging in the Brazilian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropical forests, strongholds of biodiversity and carbon storage, face increasing threats from selective logging and fires. Selective logging disrupts forest structure, leaving canopy gaps where commercially valuable trees once stood, potentially increasing fire susceptibility through heating and drying understorey microclimates and altering fuel conditions. Here, we empirically examine the effects of selective logging on microclimate and flammability in the Brazilian Amazon. Using a controlled fire experiment during the first dry season post-harvest, we found that logging gaps were hotter and drier than surrounding forests, with larger gaps showing steeper temperature gradients. Leaf-litter moisture, a strong predictor of ignition, was modestly lower in gap centres. Despite this spatial variability in fuel moisture, the propensity of fuels to catch and sustain fires consistently increased as the dry season advanced, suggesting the selectively logged mosaic may be uniformly vulnerable to fire once exposed to ignition sources. These findings suggest that selective logging does not act alone in driving fire risk, with seasonal drying and ignition sources also contributing to increased vulnerability. These results highlight the importance of ignition suppression in post-logging management of forests that continue to hold substantial conservation value, including biodiversity and ecosystem services, as dry seasons intensify under climate change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».