Comparing alternative budget allocation models to support strategic wildland fire program analysis across US National Parks
Notice bibliographique
Résumé
Hazard fuel reduction and wildland fire preparedness programs are two important budgeting components in the US National Park Service strategic wildland fire planning.During the planning process, each national park independently conducts analysis to understand the benefits from investing in each program to mitigate fire risks and improve ecosystem benefits.The national program analysis imports the cost-effective frontiers of investment in both programs from each national park.The national program then allocates cost-effective funding to the parks and implements required national policies while minimizing disruption to current programs of work.In this study, we test and compare two alternative modeling methods for budget allocation between the fuel treatment and preparedness programs responding to changes in funding levels nationally.One approach uses a nonlinear programming model (NLP) to maximize the benefits of investments in both programs with a set of feasibility constraints.The other approach uses a simulation-based gradient method to manage program budget changes.Both approaches are designed to focus on national level program efficiency while mitigating potential program disruptions; however, different approaches suggest different budgeting allocation strategies.This study compares the trade-offs between efficiency and the level of disruption of different budget allocation methods.Discoveries could help managers to select and implement an efficient and viable analytical system to study the value of funding increases, the cost of budget reductions, and guide landscape allocations.It will also identify national impacts by accumulating allocations to individual units across the national parks in the United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».