Recent fire regime (1945–1998) in the boreal forest of western Québec
Notice bibliographique
Résumé
:The forest fire regime was characterized for the boreal forest of western Québec using the provincial government’s digital databases (1945-1998). Lightning- and human-caused fires account for 71% and 29% of the total area burned, respectively. With regard to ignition sources, lightning was responsible for 38% of the fires while humans were the ignition agent for 62% of fires. The fire regime parameters (burn rate, fire occurrence, and size) were subjected to a stepwise regression analysis on the basis of regional landscape units. Models indicate that climatic factors, particularly summer precipitation and maximum temperatures, play a primary role in forest fire dynamics, regardless of the ignition source. Fire occurrence models were the most predictable with R2 values of 0.79 and 0.60 for lightning fires and human-caused fires, respectively. Models of burned areas reached an R2 value of 0.63 for lightning but only 0.22 for human-caused fires; on the other hand, the fire-size model for human-caused fires showed an R2 value of 0.57 but only 0.24 for lightning fires. In the case of human-induced fires, the density of the road network and sand deposits were important in fire occurrence and burned areas models. Once characterized, landscape units tend to group together naturally, forming extensive areas in which the fire regime is relatively homogeneous. The results of the regionalization based on lightning fire regimes are discussed from the standpoint of sustainable forest management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».