Notice bibliographique
Résumé
This paper is an expansion of the thoughts I presented in the closing plenary at the 4 th International Fire Ecology and Management Conference in Savannah, Georgia, USA. After ruminating over several days of oral presentations and posters and chatting with attendees, I concluded: 1) scientists are still wrestling with the same fundamental problems they have been for decades, 2) managers are increasingly skeptical of the proliferation of models because they don’t provide reliable predictions in a timely fashion, and 3) competitors for airspace in which to release combustion products have become much more adept at convincing regulators to tighten the screws on prescribed fire instead of on their industries. Yet the general mood of the attendees and overall conference atmosphere was highly positive. Perhaps this was because the attendees agree with me that healthy ecosystems are the key to our long-term survival on planet Earth—a planet that has been shaped by fire for millennia and that continues to require periodic fire to maintain healthy ecosystems, thus making prescribed fire the “Ecological Imperative.” Because fire managers have the high ground, I continue to be optimistic that, if we can stifle our self-serving tendencies, be factual, and not exaggerate the benefits nor gloss over the deleterious ramifications of prescribed fire, we can educate the general public and turn them into vocal advocates for the judicious use of fire. My primary objective in this paper is to share some concepts that guided me throughout my career with the hope that they will motivate you to improve your modus operandi and inspire you to expand your fire management outreach activities.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,017 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,075 |
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 ».