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Enregistrement W2033967836 · doi:10.1071/wf11063

The effect of aerial suppression on the containment time of Australian wildfires estimated by fire management personnel

2011· article· en· W2033967836 sur OpenAlexaff
Matt P. Plucinski, G. J. McCarthy, J. J. Hollis, James S. Gould

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésFirefightingContainment (computer programming)Wildfire suppressionEnvironmental scienceAeronauticsFire hazardMeteorologyEngineeringComputer scienceGeographyEnvironmental protectionCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The addition of aerial firefighting resources to wildfire suppression operations does not always result in faster fire containment. In this paper, containment times of fires with aerial suppression are compared with estimated containment times for the same fires without aerial suppression. Senior firefighting personnel who had worked on each fire estimated whether fires could have been contained within a time class if aircraft were not available. Data from 251 wildfires were analysed based on four fire-containment time classes: ≤2, 2–4, 4–8 and 8–24 h from the start of initial attack. Aircraft were perceived to reduce time to containment when firefighting conditions were more challenging owing to fuel hazard rating, weather conditions, slope, resource response times and area burning at initial attack. Comparisons of containment time with and without aircraft can be used to develop operational tools to help dispatchers decide when aircraft should be deployed to newly detected fires.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations68
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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