A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones
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Notice bibliographique
Résumé
Broad-scale fire regime modelling is frequently based on large ecological and (or) administrative units. However, these units may not capture spatial heterogeneity in fire regimes and may thus lead to spatially inaccurate estimates of future fire activity. In this study, we defined homogeneous fire regime (HFR) zones for Canada based on annual area burned (AAB) and fire occurrence (FireOcc), and we used them to model future (2011–2040, 2041–2070, and 2071–2100) fire activity using multivariate adaptive regression splines (MARS). We identified a total of 16 HFR zones explaining 47.7% of the heterogeneity in AAB and FireOcc for the 1959–1999 period. MARS models based on HFR zones projected a 3.7-fold increase in AAB and a 3.0-fold increase in FireOcc by 2100 when compared with 1961–1990, with great interzone heterogeneity. The greatest increases would occur in zones located in central and northwestern Canada. Much of the increase in AAB would result from a sharp increase in fire activity during July and August. Ecozone- and HFR-based models projected relatively similar nationwide FireOcc and AAB. However, very high spatial discrepancies were noted between zonations over extensive areas. The proposed HFR zonation should help providing more spatially accurate estimates of future ecological patterns largely driven by fire in the boreal forest such as biodiversity patterns, energy flows, and carbon storage than those obtained from large-scale multipurpose classification units.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle