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Enregistrement W1624973288

Changes in escape fire occurrence rate in Canada's boreal forest under climate change

2010· article· en· W1624973288 sur OpenAlexaffabout
Mike Wotton

Notice bibliographique

RevueEGUGA · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeTaigaBorealEnvironmental sciencePrecipitationFire protectionGlobal changeFire regimeClimatologyGeneral Circulation ModelGeographyMeteorologyEcosystemEcologyForestry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have shown that fire occurrence (from both human and lightning causes) is expected to increase across the boreal forest in Canada (and in many other regions of the world) with the fire weather expected to accompany climatic change in the 21st Century. Knowing total number of fires on the landscape is important for fire managers as part of their determination of load on the suppression organization’s resources; however in terms of impact on the landscape (e.g., area burned or loss of values) it is that very small number of fires that escape initial attack that have the greatest impact. In this study, which covers the forest area of Canada, models of the probability of a fire escaping initial attack are developed based on the outputs of the Canadian FWI System, general fire cause and fire load. Using these models with outputs from recent General Circulation Model scenarios from the Hadley and Canadian Climate Centre were used and indicated an overall increase in expected fire escapes across the forested region of Canada. These increases are spatially quite variable however, due to the interaction between increased temperature and increased precipitation. Results between these two GCM scenarios do show some variation in parts of the country however, leading to some uncertainty in the absolute level of predicted change. The basic assumption of this analysis is that Canadian fire management agency efforts, in terms of response time and suppression resource levels, remain constant over time.

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)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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