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Enregistrement W2271727995 · doi:10.1071/wf15091

Future burn probability in south-central British Columbia

2016· article· en· W2271727995 sur OpenAlexaffabout
Xianli Wang, Marc‐André Parisien, Stephen Taylor, Daniel D. B. Perrakis, John M. Little, Mike Flannigan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistry of ForestsGovernment of British ColumbiaUniversity of AlbertaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVegetation (pathology)Fire regimeFlammable liquidBorealEnvironmental scienceClimate changeClimatologyMediterranean climatePhysical geographyMeteorologyGeographyEcologyEcosystemEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about how changing climates will affect the processes controlling fire ignition and spread. This study examines the effect of climate change on the factors that drive fire activity in a highly heterogeneous region of south-central British Columbia. Future fire activity was evaluated using Burn-P3, a simulation model used to estimate spatial burn probability (BP) by simulating a very large number of fires. We modified the following factors in the future projections of BP: (1) fuels (vegetation), (2) ignitions (number of fires), and (3) weather (daily conditions and duration of fires). Our results showed that the future climate will increase the number of fires and fire-conducive weather, leading to widespread BP increases. However, the conversion of current forest types to vegetation that is not as flammable may partially counteract the effect of increasing fire weather severity. The top-down factors (ignitions and weather) yield future BPs that are spatially coherent with the current patterns, whereas the changes due to future vegetation are highly divergent from today’s BP. This study provides a framework for assessing the effect of specific agents of change on fire ignition and spread in landscapes with complex fire–climate–vegetation interactions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations68
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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