Quantifying Fire Cycle from Dendroecological Records Using Survival Analyses
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».