Comparison of fire scars, fire atlases, and satellite data in the northwestern United States
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated agreement in the location and occurrence of 20th century fires recorded in digital fire atlases with those inferred from fire scars that we collected systematically at one site in Idaho and from existing fire-scar reconstructions at four sites in Washington. Fire perimeters were similar for two of three 20th century fires in Idaho (1924 and 1986). Overall spatial agreement was best in 1924 (producer’s accuracy = 94% and 68% and user’s accuracy = 90% and 70% for the 1924 and 1986 fires, respectively). In 1924, fire extent from the atlas was greater than for fire scars, but the reverse was true for 1986. In 1986, fire extent interpreted from the delta normalized burn ratio derived from pre- and post-fire satellite imagery was similar to that inferred from the fire-scar record (producer’s accuracy = 92%, user’s accuracy = 88%). In contrast, agreement between fire-scar and fire-atlas records was poor at the Washington sites. Fire atlases are the most readily available source of information on the extent of late 20th century fires and the only source for the early 20th century. While fire atlases capture broad patterns useful at the regional scale, they should be field validated and used with caution at the local scale.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».