Economic evaluation of research to improve the Canadian forest fire danger rating system
Notice bibliographique
Résumé
Canada is a largely forested country, and the economic, environmental, and social effects of the country's wildland fire management are of great importance from an industry and public policy perspective. Investment in research can improve the efficiency of wildland fire management and has an important role in the decision-making process. There is a long history of research investment in Canada related to wildland fire management, including the development of the Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS). To demonstrate the range of net benefits of the CFFDRS to Canadian society, a cost-benefit study was conducted on research related to enhancing the current system. The benefits of research were measured as the difference in economic returns with additional investment in research, primarily achieved through reduction in damages to timber resources and savings in suppression expenditure (the “with-research scenario”) and those that would have resulted with no changes to the current CFFDRS (the “without-research scenario”). A triangular probability distribution was used to address uncertainty and the results indicated high levels of net economic benefit if the CFFDRS were to be enhanced by additional research investment, with “most likely” estimates of net present value ranging from $30 million to $1.5 billion ($Cdn).
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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 | 0,030 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».