Climatic Change, Wildfire, and Conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Climatic variability is a dominant factor affecting large wildfires in the western United States, an observation supported by palaeoecological data on charcoal in lake sediments and reconstructions from fire‐scarred trees. Although current fire management focuses on fuel reductions to bring fuel loadings back to their historical ranges, at the regional scale extreme fire weather is still the dominant influence on area burned and fire severity. Current forecasting tools are limited to short‐term predictions of fire weather, but increased understanding of large‐scale oceanic and atmospheric patterns in the Pacific Ocean (e.g., El Niño Southern Oscillation, Pacific Decadal Oscillation) may improve our ability to predict climatic variability at seasonal to annual leads. Associations between these quasi‐periodic patterns and fire occurrence, though evident in some regions, have been difficult to establish in others. Increased temperature in the future will likely extend fire seasons throughout the western United States, with more fires occurring earlier and later than is currently typical, and will increase the total area burned in some regions. If climatic change increases the amplitude and duration of extreme fire weather, we can expect significant changes in the distribution and abundance of dominant plant species in some ecosystems, which would thus affect habitat of some sensitive plant and animal species. Some species that are sensitive to fire may decline, whereas the distribution and abundance of species favored by fire may be enhanced. The effects of climatic change will partially depend on the extent to which resource management modifies vegetation structure and fuels.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».