Modelling the probability of sustained flaming: predictive value of fire weather index components compared with observations of site weather and fuel moisture conditions
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the likelihood that short-duration sustained flaming would develop in forest ground fuels that had direct contact with a small and short-lived flame source. Data from 1027 small-scale experimental test fires conducted in field trials at six sites in British Columbia and the North-West Territories between 1958 and 1961 were used to develop logistic regression models for ten fuel categories that represent unique combinations of forest cover, ground fuel type, and in some cases, season. Separate models were developed using two subsets of independent variables: (1) weather variables and fuel moisture measurements taken at the site of the test fire; and (2) Canadian Fire Weather Index (FWI) system components calculated from weather observations recorded at a nearby station. Results indicated that models developed with FWI system components were as effective as models developed with site variables at predicting the probability of short-duration sustained flaming in most fuel categories. FWI system components were not useful for predicting sustained flaming in spring grass fuels and had limited usefulness for modelling the probability of sustained flaming in aspen leaf ground fuels during summer conditions. For all other fuel categories, FWI system components were highly effective substitutes for site variables for modelling the probability of sustained flaming.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».