Climate change and transformation in forest fire regimes: an opportunity for the implementation of assisted migration of tree species in the Canadian boreal forest?
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is intensifying fire regimes in boreal forests, leading to ecological disruption and raising concerns about forest resilience and post-disturbance recovery. Altered fire dynamics creates novel opportunities for implementing adaptive silviculture for climate change, including assisted migration, the intentional movement and establishment of tree species or tree populations outside their current range of distribution to better match anticipated future climates. Here, we examine how the increasing frequency, severity, and spatial extent of Canadian boreal wildfires can serve as strategic windows for introducing climate-resilient tree species and genotypes. We review how fire influences the availability and suitability of post-fire sites for assisted migration, highlighting how fire-induced changes in soil abiotic and biotic properties may facilitate or hinder the establishment of relocated tree species. While fire can simplify site preparation, reduce biotic competition, and temporarily enhance soil nutrient availability, it may also degrade soil structure by consuming or altering soil organic matter and increasing soil susceptibility to erosion and disrupt essential mycorrhizal associations. We argue that assisted migration of tree species can be a proactive silvicultural tool when used in areas with regeneration failure or where future climate conditions are likely to exceed the tolerance limits of native species. Whilst scientific evidence remains limited on the regeneration success of migrated species and genotypes in post-fire environments, we argue for an integrated adaptation strategy that combines natural regeneration with targeted assisted migration interventions, guided by local site conditions, genetic considerations, and policy support, to build resilient boreal forests under changing disturbance regimes.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».