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Enregistrement W2124329346 · doi:10.1071/wf14167

Fire in arctic tundra of Alaska: past fire activity, future fire potential, and significance for land management and ecology

2015· article· en· W2124329346 sur OpenAlexaff
Nancy H. F. French, Liza K. Jenkins, Tatiana Loboda, Randi Jandt, Laura Bourgeau‐Chavez, Matthew Whitley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraFire regimeArcticVegetation (pathology)Context (archaeology)Environmental scienceClimate changeGeographyPhysical geographyBorealFire protectionTaigaEcologyEcosystemClimatologyForestryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multidecadal analysis of fire in Alaskan Arctic tundra was completed using records from the Alaska Large Fire Database. Tundra vegetation fires are defined by the Circumpolar Arctic Vegetation Map and divided into five tundra ecoregions of Alaska. A detailed review of fire records in these regions is presented, and an analysis of future fire potential was performed based on future climate scenarios. The average size of tundra fire based on the data record is 22 km2 (5454 acres). Fires show a mean size of 10 km2 (2452 acres) and median of 0.064 km2 (16 acres), indicating small fires are common. Although uncommon, 16 fires larger than 300 km2 (74 132 acres) have been recorded across four ecoregions and all five decades. Warmer summers with extended periods of drying are expected to increase fire activity as indicated by fire weather index. The implications of the current fire regime and potential changes in fire regime are discussed in the context of land management and ecosystem services. Current fire management practices and land-use planning in Alaska should be specifically tailored to the tundra region based on the current fire regime and in anticipation of the expected change in fire regime projected with climate change.

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 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)0,000
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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