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Enregistrement W2164201767 · doi:10.1002/wcc.92

Predicting climate change effects on wildfires requires linking processes across scales

2010· article· en· W2164201767 sur OpenAlexafffund
Marc Macias‐Fauria, Sean T. Michaletz, Edward A. Johnson

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Climate Change · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceClimatologyTemporal scalesScale (ratio)GeographyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accurate process‐based prediction of climate change effects on wildfires requires coupling processes across orders of magnitude of time and space scales, because climate dynamic processes operate at relatively large scales (e.g., hemispherical and centennial), but fire behavior processes operate at relatively small scales (e.g., molecules and microseconds). In this review, we outline some of the current understanding of the processes by which climate/meteorology controls wildfire behavior by focusing on four critical stages of wildfire development: (1) fuel drying, (2) ignition, (3) spread, and (4) extinction. We identify some key mechanisms that are required for predicting climate change effects on fires, as well as gaps in our understanding of the processes linking climate and fires. It is currently not possible to make accurate predictions of climate change effects on wildfires due to the limited understanding of the linkage between general circulation model outputs and the local‐scale meteorology to which fire behavior processes respond. WIREs Clim Change 2011 2 99–112 DOI: 10.1002/wcc.92 This article is categorized under: Paleoclimates and Current Trends > Earth System Behavior

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations85
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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