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Enregistrement W2493303553 · doi:10.3390/f7080157

Mapping Local Effects of Forest Properties on Fire Risk across Canada

2016· article· en· W2493303553 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueForests · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensCégep de Rivière-du-LoupNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest Service
Mots-clésDeciduousEnvironmental scienceBiomass (ecology)GeographyPhysical geographyEcologyForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire is a dominant mechanism of forest renewal in most of Canada’s forests and its activity is predicted to increase over the coming decades. Individual fire events have been considered to be non-selective with regards to forest properties, but evidence now suggests otherwise. Our objective was therefore to quantify the effect of forest properties on fire selectivity or avoidance, evaluate the stability of these effects across varying burn rates, and use these results to map local fire risk across the forests of Canada. We used Canada-wide MODIS-based maps of annual fires and of forest properties to identify burned and unburned pixels for the 2002–2011 period and to bin them into classes of forest composition (% conifer and broadleaved deciduous), above-ground tree biomass and stand age. Logistic binomial regressions were then used to quantify fire selectivity by forest properties classes and by zones of homogeneous fire regime (HFR). Results suggest that fire exhibits a strong selectivity for conifer stands, but an even stronger avoidance of broadleaved stands. In terms of age classes, fire also shows a strong avoidance for young (0 to 29 year) stands. The large differences among regional burn rates do not significantly alter the overall preference and avoidance ratings. Finally, we combined these results on relative burn preference with regional burn rates to map local fire risks across Canada.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,439

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)0,0000,000

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 GPT0,179
Écart entre enseignants0,175 · 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