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Enregistrement W2021576258 · doi:10.1029/2001jd000484

Large forest fires in Canada, 1959–1997

2002· article· en· W2021576258 sur OpenAlexaffabout
B. J. Stocks, Joseph A. Mason, J. B. Todd, E. M. Bosch, B. Mike Wotton, B. D. Amiro, Mike Flannigan, Kelvin Hirsch, K. A. Logan, David L. Martell, W. Skinner

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of TorontoCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaBorealFire regimeEnvironmental sciencePhysical geographyGeographyBoreal ecosystemLightning (connector)EcosystemForestryEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Large Fire Database (LFDB), which includes information on fire location, start date, final size, cause, and suppression action, has been developed for all fires larger than 200 ha in area for Canada for the 1959–1997 period. The LFDB represents only 3.1% of the total number of Canadian fires during this period, the remaining 96.9% of fires being suppressed while <200 ha in size, yet accounts for ∼97% of the total area burned, allowing a spatial and temporal analysis of recent Canadian landscape‐scale fire impacts. On average ∼2 million ha burned annually in these large fires, although more than 7 million ha burned in some years. Ecozones in the boreal and taiga regions experienced the greatest areas burned, with an average of 0.7% of the forested land burning annually. Lightning fires predominate in northern Canada, accounting for 80% of the total LFDB area burned. Large fires, although small in number, contribute substantially to area burned, most particularly in the boreal and taiga regions. The Canadian fire season runs from late April through August, with most of the area burned occurring in June and July due primarily to lightning fire activity in northern Canada. Close to 50% of the area burned in Canada is the result of fires that are not actioned due to their remote location, low values‐at‐risk, and efforts to accommodate the natural role of fire in these ecosystems. The LFDB is updated annually and is being expanded back in time to permit a more thorough analysis of long‐term trends in Canadian fire activity.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1 004
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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