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Enregistrement W2090764910 · doi:10.1002/env.1067

Characterizing temporal changes in forest fire ignitions: looking for climate change signals in a region of the Canadian boreal forest

2010· article· en· W2090764910 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmetrics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of TorontoBurnaby HospitalSimon Fraser UniversityWilfrid Laurier UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Natural Resources
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceTaigaBorealClimatologyPhysical geographyMeteorologyEnvironmental resource managementGeographyEcologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The potential impact of climate change on forest fire risk is of significant concern. Postulated climate change effects on wildfires include increasing annual trends in ignitions and a lengthening of the fire season. We propose to use logistic generalized additive mixed models to investigate these characteristics. We present the modelling framework and outline a set of candidate models that are nested in terms of their fixed effects components. Model selection via likelihood ratio testing is discussed and connected to an entropy‐based scoring rule for Bernoulli responses. We illustrate its application using data for lightning‐caused forest fire ignitions over a period of 42 years in a 9 884 943 hectare region of boreal forest of northwestern Ontario, Canada. Seasonal and annual changes in ignition risk are observed and discussed, but we identify significant outstanding confounding factors that need to be addressed before one can assess the extent to which those changes can or cannot be attributed to climate change. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

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 enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,200 · 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