Soil Organic Matter: A Sustainability Indicator for Wildfire Control and Bioenergy Production in the Urban/Forest Interface
Notice bibliographique
Résumé
Many rural communities in British Columbia (western Canada) are increasingly at risk from wildfire as temperatures rise and droughts become more frequent. In addition, these communities are also faced with rising fuel costs and a growing demand for heat as their populations increase. The fact that these communities are surrounded by forests presents an opportunity to combine community wildfire risk abatement with bioenergy development. We show how the ecological model FORECAST was linked with GIS and economic models to create a freely available online tool (FIRST Heat) to help other communities make their own screening‐level ecological assessments of combining wildfire risk control with district heating systems. The tool incorporates an ecological sustainability index based on the relative change in soil organic matter (SOM) after 50 yr of management compared with initial levels. Two thresholds were defined: 10% SOM lost (warning level) and 20% SOM lost (critical level). The tool was able to adequately capture the influences of ecological zone, stand age, site quality, and intensity of forest management on SOM losses. Stands in the sub‐boreal and arid interior were significantly more exposed to SOM losses than in other ecological zones, as well as soils in old‐growth forests. Stands in poor sites were significantly more sensitive to forest management than young and fertile sites. All things considered, our results show the suitability of incorporating ecological models and SOM thresholds in user‐friendly decision‐support tools to successfully transfer scientific knowledge on forest soils to local stakeholders and decision makers.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».