Prediction of daily lightning- and human-caused fires in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Daily records of the location and timing of human- and lightning-caused fires in British Columbia from 1981 to 2000 were used to estimate the probability of fire occurrence within 950 20 × 20-km spatial units (~950 000 km2) using a binary logistic regression modelling framework. Explanatory variables included lightning strikes, forest cover, surface weather observations, atmospheric stability indices and fuel moisture codes of the Canadian Fire Weather Index System. Because the influence of the explanatory variables in the models varied from year to year, model coefficients were estimated for each year. The arithmetic mean of the model coefficients was used for making daily predictions in a future year. A confidence interval around the mean or a quantile was derived from the ensemble of 20 model predictions. A leave-1-year-out cross-validation procedure was used to assess model performance for random years. The daily number of lightning-caused fires was reasonably well predicted at the provincial level (R = 0.83) and slightly less well predicted for a smaller (75 000 km2) administrative region. The daily number of human-caused fires was less well predicted at both the provincial (R = 0.55) and the regional level. The ability to estimate confidence intervals from the ensemble of model predictions is an advantage of the year-specific approach.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».