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Enregistrement W6959474090 · doi:10.7939/r3-qhcz-vf97

Regional-scale hydrologic settings buffer black spruce regeneration in the presence of post-fire droughts

2024· dissertation· en· W6959474090 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatBlack spruceBorealTaigaClimate changeHydrology (agriculture)Water tableWater content

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is increasing the frequency of droughts and wildfires, reducing tree recruitment, and altering post-fire species composition. In Canada’s western boreal forests, postfire recruitment, particularly of drought-intolerant coniferous species like black spruce, has declined in recent decades to the benefit of early-successional species like jack pine and trembling aspen. Groundwater supplied to forests via adjacent peatlands may help to resist such reductions in recruitment and compositional shifts, particularly during droughts. The degree to which peatlands buffer adjacent forests from drought-induced regeneration failure may therefore depend on topographic position and soil texture, factors that govern groundwater connectivity. I examined how these topoedaphic factors influence upland tree regeneration from post-fire drought, defined in this study as the post-fire climate moisture deficit across sampled fires. Since higher-positioned peatlands (bogs, poor fens) are mostly fed by precipitation, they are more vulnerable to drought compared to fen-like peatlands at lower topographic positions that are fed by groundwater. I therefore hypothesized that regenerating forest density, growth, and composition at lower topographic positions would be buffered from post-fire drought by water sources from the adjacent fen across a range of soil textures. Specifically, I predicted that tree density, volume, and proportions of black spruce should decline with high topographic positions, favoring instead jack pine and aspen following post-fire drought. I tested this prediction by measuring 58 post-fire upland forest stands ranging from 5 – 20-years old that experienced wet or dry post-fire weather. Study sites spanned local (relative to adjacent peatland) and regional topographic position (relative to a regional low) gradients. I used generalized linear mixed effects models to test interactions between these local and regional topographic positions, soil texture, and post-fire climate. I found significant reductions in regenerating black spruceiii proportions at high regional topographic positions across fine- and coarse-textured soils with post-fire drought. Total regeneration (stem density), tree volume (basal area), and species of jack pine and aspen showed no correlations with post-fire drought. This study highlights that hydrologically well-connected areas of Alberta’s boreal forest may act as refugia from drought and fire for drought-intolerant black spruce, and that more predominant upland jack pine and aspen species appeared to be resilient under the current fire regime. Larger scale ecohydrological dynamics therefore interact with forest regeneration and should be considered to identify areas that may resist altered post-fire trajectories.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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