MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2166274840 · doi:10.1139/x01-141

Evaluating a century of fire patterns in two Rocky Mountain wilderness areas using digital fire atlases

2001· article· en· W2166274840 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew G. Rollins, Thomas W. Swetnam, Penelope Morgan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildernessWilderness areaFire regimeVegetation (pathology)GeographyElevation (ballistics)Fire protectionPeriod (music)Fire ecologyForestryPhysical geographyFire historyUnderstoryEnvironmental scienceArchaeologyEcologyClimate changeEcosystemCanopyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in fire size, shape, and frequency under different fire-management strategies were evaluated using time series of fire perimeter data (fire atlases) and mapped potential vegetation types (PVTs) in the Gila – Aldo Leopold Wilderness Complex (GALWC) in New Mexico and the Selway–Bitterroot Wilderness Complex (SBWC) in Idaho and Montana. Relative to pre-Euro-American estimates, fire rotations in the GALWC were short during the recent wildfire-use period (1975–1993) and long during the pre-modern suppression period (1909–1946). In contrast, fire rotations in the SBWC were short during the pre-modern suppression period (1880–1934) and long during the modern suppression period (1935–1975). In general, fire-rotation periods were shorter in mid-elevation, shade-intolerant PVTs. Fire intervals in the GALWC and SBWC are currently longer than fire intervals prior to Euro-American settlement. Proactive fire and fuels management are needed to restore fire regimes in each wilderness complex to within natural ranges of variability and to reduce the risk of catastrophic wildfire in upper elevations of the GALWC and nearly the entire SBWC. Analyses of fire atlases provide baseline information for evaluating landscape patterns across broad landscapes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations88
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207