An analysis of escaped fires from broadcast burning in the Prince George Forest Region of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Prescribed fire is an important silvicultural tool. Several factors, including changes in silvicultural techniques, regulations regarding the use of prescribed fire, air quality concerns, and concerns over escaped fires have led to a declining use of prescribed fire for silvicultural purposes in British Columbia. Using records from 351 prescribed fires that escaped control measures in the Prince George Forest Region, we examined the feasibility of using “Control Rank” from Muraro's Prescribed Fire Predictor model as an indicator of the risk of fires escaping from broadcast burning, and estimated the costs of suppressing these fires. We also outline the benefits (including potential dangers) of prescribed burning, and provide recommendations on how to estimate the probability, or the risk, of a fire escaping from a prescribed burn. We found that 84.3% of the escaped fires occurred within control ranks 5 and 6, and control ranks 7 and 8. These control ranks also had the largest and most costly fires to suppress, in some cases running in the hundreds of thousands of dollars. Our results suggest that control rank is a useful indicator of risk. However, we recommend that better records of burning conditions of all prescribed burns be kept to allow for more complete analyses of risk in the future. To reduce the risk of fires escaping from prescribed burning, factors that should be carefully considered are also outlined in this paper.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».