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Enregistrement W2169261042 · doi:10.1139/x01-073

CommentA re-examination of the effects of fire suppression in the boreal forest

2001· article· en· W2169261042 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Kiyoko Miyanishi, Edward A. Johnson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésTaigaBorealEnvironmental scienceFire regimeFire protectionPhysical geographyClimate changeChristian ministryFire historyFire ecologyGeographyForestryEcologyArchaeologyEcosystemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A report by Ward and Tithecott (P.C. Ward and A.G. Tithecott. 1993. Ontario Ministry of Natural Resources, Aviation, Flood and Fire Management Branch, Publ. 305.) is frequently cited in the literature as providing evidence of the effects of fire suppression on the boreal forest. The study is based on 15 years of fire data and stand age data from Ontario, Canada. A re-examination of this report reveals serious flaws that invalidate the conclusions regarding effects of fire suppression on fire size and fire frequency. The fire-size data from the unprotected zone are censored in the small size classes because of detection resolution, invalidating comparisons of shapes of the distributions between the protected and unprotected zones. Use of different plotting scales gives the false appearance of large differences in the number of large fires between the two zones. Stand age data are used to show a change in fire frequency in the 20th century, and this change is attributed to fire suppression. However, no evidence is presented to conclude that this change in fire frequency is attributable to fire suppression and not to climate change. The estimate of the current fire cycle is based on too short a record to give a reliable estimate given the variation in annual area burned. Therefore, this report does not present sound evidence of fire suppression effects and should not be cited as such.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations27
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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