Productivity of Ontario initial-attack fire crews: results of an expert-judgement elicitation study
Notice bibliographique
Résumé
A structured expert-judgement elicitation technique was used to develop probability distributions for fireline production rates for Ontario's three- and four-person initial-attack crews for seven common fuel types and two distinct levels of fire intensity (i.e., low, 500 kW/m; moderate, 1500 kW/m). A total of 141 crew leaders provided 900 estimates of the minimum, maximum, and most likely (mode) time to construct 610 m (2000 ft) of fireline. This information was used to estimate parameters for beta probability distributions for each individual and scenario. Analysis of variance (ANOVA) of the beta-distribution parameters (α and β) and the three time estimates indicated that fuel type, intensity, crew size, and crew-leader experience all have a statistically significant (p < 0.05) influence on estimated crew productivity. The 28 scenario-specific and 7 aggregated distributions and expected values can be used in many operational fire-management activities (e.g., presuppression planning, initial-attack dispatching, initial-fire assessments) and incorporated into initial-attack containment models. These results also provide baseline data on crew productivity that can be used in larger strategic analyses to gauge the benefits of new fire-suppression equipment and techniques for the entire fire-management program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».