Impacts of novel wildfire disturbance on landcover and wildlife in boreal North America
Notice bibliographique
Résumé
The summer of 2023 was the first time the planet exceeded 1.5 °C above pre-industrial average temperatures and was recognized as the hottest year on record globally. In Canada, this translated to temperatures that were 2.2 °C above average, resulting in a record shattering fire season. Burning conditions were exceptional in many ways including large total burned area and individual fire size, vast swaths of short-interval reburns and severe combustion, fast-moving wildfires, and substantial burning outside of the typical fire season, reflecting climate warming-induced changes in fire regime. While we know how some components of biodiversity in the boreal biome have responded to historic burning, the 2023 fire season highlights that we are rapidly moving into a novel set of burning conditions and that we require better knowledge of how these conditions will alter landcover and the associated wildlife communities. Here, we synthesize our understanding of how changing fire regimes will affect (short- and long-term effects) boreal landscapes and the implications of these changes for terrestrial wildlife using the extreme burning conditions in subarctic forests of the Northwest Territories, Canada in 2023 as a case study. Our goals were to a) evaluate the impacts of the changing fire regime on habitat composition and/or structure in the short- and longer-term; and b) assess the potential responses of terrestrial vertebrates to these changes based on our understanding of their reliance on key aspects of habitat composition and/or structure. We describe impacts of changes in individual aspects of the fire regime on wildlife taxa but, overall, at the landscape level, changes in fire regime are altering the composition and structure of boreal forests, which will drive decreases in taxa requiring mature conifer forest and post-fire structural complexity while favoring early seral species or those that prefer broadleaf forests or open habitats. This review offers us a range of possibilities about the future landcover and northern wildlife communities under changing wildfires, however uncertainties about feedbacks and future conditions of this vast, diverse, and remote landscape present the greatest challenges for forecasting and other supports for adaptation planning.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».