Manager-based valuations of alternative fire management regimes on Cape York Peninsula, Australia
Notice bibliographique
Résumé
Decisions about fire management on pastoral properties are often made with little empirical knowledge. Proper accounting of the interactions between land, pasture, trees and livestock within the context of climatic variability and market conditions is required in order to assess financial implications of alternative fire management regimes. The present paper aims to facilitate such accounting through the development of a manager-driven decision-support tool. This approach is needed to account for variable property conditions and to provide direction towards considering optimal practices among a vast array of potential activities. The tool is an interactive model, developed for a hypothetical property, which analyses the costs and benefits of a baseline (no fires) against a historically based probability of wildfire overlaid by four alternative fire management regimes, representing cumulatively increasing levels of fire management intensity. These are: Regime 1, no action taken to prevent or stop wildfires; Regime 2, fire suppression (reactive fighting of wildfire); Regime 3, Regime 2 plus prevention (early dry-season burning); and Regime 4, Regime 3 combined with storm-burning (burning soon after the first wet-season storm). The model, which shows that fire and fire management have significant influences on the gross margin of Cape York Peninsula cattle properties, can be used as a decision-support tool in developing fire management strategies for individual properties. Specific fire management recommendations follow, together with the identification of potential areas of future work needed to facilitate use of the tool by clients.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».