Large forest fires in Canada, 1959–1997
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 découle