MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2513137674 · doi:10.1071/wf16058

Anthropogenic influence on wildfire activity in Alberta, Canada

2016· article· en· W2513137674 sur OpenAlexaffabout
François‐Nicolas Robinne, Marc‐André Parisien, Mike Flannigan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealFire regimeFlammable liquidFrontierVegetation (pathology)Environmental scienceEcologyPhysical geographyTaigaGeographyNatural (archaeology)EcosystemClimate changeEnvironmental resource managementForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The boreal forest of Alberta, Canada, is under pressure from a rapid expansion of the wildland–human interface driven by natural resources exploitation. The specific impact of these changes on area burned remains poorly understood. We addressed this issue by modelling area burned for the 1980–2010 period using variables accounting for various anthropogenic effects. We hypothesise that an ecological frontier exists in the areas of intermediate to low human influence in northern Alberta, which implies a new influx of human-caused ignitions coinciding with continuous flammable vegetation, hence promoting area burned. Using a statistical control approach, we assessed the importance of each anthropogenic variable by adding them to a biophysical regression model. Our results show that there is a diversity of responses of area burned to the different anthropogenic factors considered. Distance to the transportation network, human footprint and density of the energy network significantly improved the model predictions. The area burned in the ecological frontier showed clusters of higher predictions by anthropogenic models, which supports our hypothesis of an ecological frontier and suggests that human and natural ignitions have an additive, albeit temporary, effect on landscape fire susceptibility.

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 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,455

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations61
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Wildland FireMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207