Notice bibliographique
Résumé
This paper developes statistical models of the size distribution of lightning-caused wildfires in the boreal mixedwood forests of Alberta, Canada, for the intervals 1980–1998 and 1961–1998. Above any minimum threshold size [Formula: see text]3 ha, the logarithm of fire size is approximately exponentially distributed. However, computer simulations using the best-fit distribution would over predict the frequency of large fires, and thus the mean rate of disturbance. A truncated exponential distribution, which places an upper bound on fire size, is more suitable and, according to probability plots, provides an excellent fit to the data. I estimate the maximum fire size in the study area to be [Formula: see text] 650 000 ha. This estimate is insensitive to the choice of lower bound for fire sizes (between 3 and 1000 ha) and to the choice of sampling interval. Parametric modelling of fire sizes using covariates derived from forest inventory data shows that the expected size of a fire is positively related to the abundance of pine forest in the vicinity of the point of detection and negatively related to the abundance of recently logged or burnt areas. This implies that variation in forest structure and disturbance history impose marked spatial variability on the fire size distribution. Other covariates, such as periodic indices of fire weather, could readily be evaluated in this framework.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».