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Enregistrement W2058564009 · doi:10.1071/wf04038

An index for tracking sheltered forest floor moisture within the Canadian Forest Fire Weather Index System

2005· article· en· W2058564009 sur OpenAlexaffabout
B. Mike Wotton, B. J. Stocks, David L. Martell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of TorontoNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThroughfallEnvironmental scienceForest floorWater contentCanopyHydrology (agriculture)MoistureLeaf area indexForestryMeteorologyGeographyEcologySoil scienceGeologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Duff Moisture Code (DMC) component of the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) System is used by fire management agencies across Canada as an indicator of the susceptibility of the forest floor to lightning fire ignition. However, this model was developed for the moisture content of the forest floor away from the sheltering influences of overstory trees, an area where lightning strikes usually ignite the forest floor. Through destructive sampling of the forest floor in a mature jack pine stand in northern Ontario over several summers, the moisture content of the forest floor in sheltered areas close to the boles of dominant overstory trees was found to be significantly lower than in other less heavily sheltered areas of the stand. Observations from a network of in-stand rain gauges revealed that rainfall penetration through the canopy (throughfall) was correlated with both open rainfall amount and the duration of a storm. Observed throughfall amounts were used to develop a throughfall relationship for extremely sheltered locations (within ~0.5 m of the boles) in a mature jack pine stand. This throughfall model was used, along with differences in forest floor drying rate, to develop a new duff moisture index for strongly sheltered areas of the forest floor. Calculated values of this new moisture model, which has the same daily weather observation requirements as the FWI System’s DMC model, were found to match observed moisture contents quite well.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,956

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations58
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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