An alternative fire regime zonation for Canada
Notice bibliographique
Résumé
The ability of national and multipurpose ecological classification systems to provide an optimal zonation for a fire regime is questionable. Using wildfire (>1 ha) point data for the 1980–99 period, we defined zones with a homogeneous fire regime (HFR) across Canada and we assessed how these differ from the National Ecological Framework for Canada (NEFC) units of corresponding scale, i.e. ecoprovinces. Two HFR zonations were produced through spatially constrained clustering of (i) 1600-km2 cells and (ii) the smallest units of the NEFC system, i.e. ecodistricts, using attributes for natural and anthropogenic fires. Thirty-three HFR zones were identified. HFR zonations showed smaller differences among each other than with NEFC ecoprovinces. Comparisons with ecoprovinces suggested general agreement of generalised fire regime values with HFR zones but with poor zone boundary correspondence. Ecoprovince zonation led to an overgeneralisation of fire regime estimates with less variation captured than by the HFR zonations, especially that using gridded fixed-area cells. Estimates of fire-return interval strongly differed between a priori and HFR zonations. The use of large-scale NEFC units or a zonation using its smallest units may constrain our ability to accurately quantify and portray fire regime variability across the country. The alternative empirical HFR zonation using gridded cells refines the location and nature of fire risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».