USING LANDSCAPE-BASED DECISION RULES TO PRIORITIZE LOCATIONS FOR PLACEMENT OF FUEL TREATMENTS IN THE BOREAL MIXEDWOOD OF WESTERN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
2 This study used a rule-based approach to prioritize locations for placement of fuel treatments in the boreal mixedwood forest of western Canada. The burn probability (BP) in and around Prince Albert National Park in Saskatchewan was mapped using the Burn-P3 (Probability, Prediction, and Planning) model. Fuel treatment locations were determined according to three scenarios and five fuel treatment intensities. Fuel treatments were located according to jurisdictional boundaries and BP; BP only; and nonflammable landscape features, BP, and fuel treatment orientation. First, a baseline BP map was created from the original fuel grid. Fuel treatments were then added to the grid and BP maps produced for each combination of scenario and treatment intensity. BP values for the treated landscapes were compared with those of the baseline BP map. Results varied substantially among scenarios and treatment intensities. Locating fuel treatments as a function of the jurisdictional boundaries and BP yielded the lowest reduction in BP. These results suggest that clumping fuel treatments within a limited area or using landscape features to maximize the large-scale spatial benefits of the fuel treatments can significantly reduce landscape-level BP. Although these two strategies may produce similar overall reductions in BP, their appropriateness and utility depend on management objectives.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».