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Enregistrement W2475212851 · doi:10.3390/f7070131

Quantifying Fire Cycle from Dendroecological Records Using Survival Analyses

2016· article· en· W2475212851 sur OpenAlexaffabout
Dominic Cyr, Sylvie Gauthier, Yan Boulanger, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueForests · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEstimatorTaigaParametric statisticsStatisticsWeibull distributionBorealRegression analysisFire regimePhysical geographyEconometricsEcosystemEcologyGeographyMathematicsForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantifying fire regimes in the boreal forest ecosystem is crucial for understanding the past and present dynamics, as well as for predicting its future dynamics. Survival analyses have often been used to estimate the fire cycle in eastern Canada because they make it possible to take into account the censored information that is made prevalent by the typically long fire return intervals and the limited scope of the dendroecological methods that are used to quantify them. Here, we assess how the true length of the fire cycle, the short-term temporal variations in fire activity, and the sampling effort affect the accuracy and precision of estimates obtained from two types of parametric survival models, the Weibull and the exponential models, and one non-parametric model obtained with the Cox regression. Then, we apply those results in a case area located in eastern Canada. Our simulation experiment confirms some documented concerns regarding the detrimental effects of temporal variations in fire activity on parametric estimation of the fire cycle. Cox regressions appear to provide the most accurate and robust estimator, being by far the least affected by temporal variations in fire activity. The Cox-based estimate of the fire cycle for the last 300 years in the case study area is 229 years (CI95: 162–407), compared with the likely overestimated 319 years obtained with the commonly used exponential model.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
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)0,0040,002

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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