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Enregistrement W2168715511 · doi:10.1139/x09-153

Potential changes in monthly fire risk in the eastern Canadian boreal forest under future climate change

2009· article· en· W2168715511 sur OpenAlexafffundvenueabout
Héloïse Le Goff, Mike Flannigan, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à MontréalNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest Service
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceTaigaBorealClimatologyGeographyPhysical geographyForestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this paper is to evaluate whether future climate change would trigger an increase in the fire activity of the Waswanipi area, central Quebec. First, we used regression analyses to model the historical (1973–2002) link between weather conditions and fire activity. Then, we calculated Fire Weather Index system components using 1961–2100 daily weather variables from the Canadian Regional Climate Model for the A2 climate change scenario. We tested linear trends in 1961–2100 fire activity and calculated rates of change in fire activity between 1975–2005, 2030–2060, and 2070–2100. Our results suggest that the August fire risk would double (+110%) for 2100, while the May fire risk would slightly decrease (–20%), moving the fire season peak later in the season. Future climate change would trigger weather conditions more favourable to forest fires and a slight increase in regional fire activity (+7%). While considering this long-term increase, interannual variations of fire activity remain a major challenge for the development of sustainable forest management.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations49
Publié2009
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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