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Enregistrement W2890746526 · doi:10.1139/cjfr-2018-0223

Scénarios de probabilité et puissance potentielle des feux de végétation dans le département des Landes, France

2018· article· fr· W2890746526 sur OpenAlexaffvenueabout
Marc‐André Parisien, François‐Nicolas Robinne, J Ignacio de Ulibarri Perez, Bruno Denave, Evan R. DeLancey, C. Doche

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensAlberta Biodiversity Monitoring InstituteUniversity of AlbertaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyForestryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le sud-ouest de la France n’a pas connu d’incendie majeur depuis plusieurs décennies, mais il présente un fort potentiel de feu de grande ampleur. Cette menace concerne la sécurité de la population qui augmente significativement lors de la saison estivale touristique, ainsi que les ressources forestières considérables de cette région. Largement utilisée en Amérique du Nord, la modélisation de la probabilité d’incendies de végétation à l’échelle du paysage est désormais une méthode éprouvée pour la cartographie du risque de feu de forêt. La présente étude vise à adapter le modèle de probabilité canadien Burn-P3 au contexte géographique du département des Landes, en France, afin de calculer la probabilité d’incendie et la puissance potentielle (considérés ici comme les deux composantes majeures de l’aléa) des feux pour divers scénarios météorologiques. Pour ce faire, le principal défi fut de convertir les formations végétales du secteur landais en combustibles forestiers issus de la méthode canadienne. Les résultats montrent une probabilité d’incendie et une puissance du front de flamme très variables à travers le paysage, ces deux composantes ayant des configurations spatiales fort différentes. De plus, l’aléa feu de forêt augmente rapidement et de façon non linéaire en fonction de la sévérité croissante des conditions météorologiques. Ces résultats représentent une première cartographie détaillée de la probabilité de feux de forêts dans le sud-ouest de la France, réalisée à l’aide d’un modèle de simulation probabiliste. Celui-ci pourra être utilisé à des fins d’analyse des risques et pour guider des actions de mitigation ciblées afin d’améliorer la sécurité des personnes et optimiser la protection du massif forestier.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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