Long-term perspective on wildfires in the western USA
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the causes and consequences of wildfires in forests of the western United States requires integrated information about fire, climate changes, and human activity on multiple temporal scales. We use sedimentary charcoal accumulation rates to construct long-term variations in fire during the past 3,000 y in the American West and compare this record to independent fire-history data from historical records and fire scars. There has been a slight decline in burning over the past 3,000 y, with the lowest levels attained during the 20th century and during the Little Ice Age (LIA, ca. 1400-1700 CE [Common Era]). Prominent peaks in forest fires occurred during the Medieval Climate Anomaly (ca. 950-1250 CE) and during the 1800s. Analysis of climate reconstructions beginning from 500 CE and population data show that temperature and drought predict changes in biomass burning up to the late 1800s CE. Since the late 1800s , human activities and the ecological effects of recent high fire activity caused a large, abrupt decline in burning similar to the LIA fire decline. Consequently, there is now a forest "fire deficit" in the western United States attributable to the combined effects of human activities, ecological, and climate changes. Large fires in the late 20th and 21st century fires have begun to address the fire deficit, but it is continuing to grow.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».