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Enregistrement W1964252479 · doi:10.1071/wf09002

Forest fire occurrence and climate change in Canada

2010· article· en· W1964252479 sur OpenAlexafffundabout
B. Mike Wotton, Charles A. Nock, Mike Flannigan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaOntario Forest Research InstituteCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésBorealTaigaClimate changeFire regimeEnvironmental scienceFire ecologyClimatologyGeographyBoreal ecosystemFire protectionPhysical geographyEcosystemEcologyForestryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The structure and function of the boreal forest are significantly influenced by forest fires. The ignition and growth of fires depend quite strongly on weather; thus, climate change can be expected to have a considerable impact on forest fire activity and hence the structure of the boreal forest. Forest fire occurrence is an extremely important element of fire activity as it defines the load on suppression resources a fire management agency will face. We used two general circulation models (GCMs) to develop projections of future fire occurrence across Canada. While fire numbers are projected to increase across all forested regions studied, the relative increase in number of fires varies regionally. Overall across Canada, our results from the Canadian Climate Centre GCM scenarios suggest an increase in fire occurrence of 25% by 2030 and 75% by the end of the 21st century. Results projected from fire climate scenarios derived from the Hadley Centre GCM suggest fire occurrence will increase by 140% by the end of this century. These general increases in fire occurrence across Canada agree with other regional and national studies of the impacts of climate change on fire activity. Thus, in the absence of large changes to current climatic trends, significant fire regime induced changes in the boreal forest ecosystem are likely.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,175

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations445
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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