Taking Fire Science and Practice to the Next Level: Report from the PAGES Global Paleofire Working Group Workshop 2017 in Montreal, Canada – Paleofire Knowledge for Current and Future Ecosystem Management
Notice bibliographique
Résumé
This report summarizes the outcome of the PAGES Global Paleofire Working Group workshop 2017 that took place in Montreal, Canada – Paleofire knowledge for current and future ecosystem management. The workshop aimed to (1) discuss the importance of past fire or paleofire research, focused on long-term influence of fire on the environments worldwide, in nature conservation, (2) find ways to integrate scientific achievements of paleofire research into ecosystem management practices, and (3) start the dialogue with ecosystem managers, practitioners and policymakers (EMPPs). With this report, the members of the Global Paleofire Working Group would like to open a discussion about how igniting new collaborations with EMPPs and make paleofire data useful for fire risk management. We recognized four main challenges in communication and cooperation between scientists and EMPPs: little awareness of EMPPs about paleofire research, differences in professional language used in an operational context by scientists and EMPPs, scientific data availability, and costs of paleoecological expertise. Moreover, we indicate the way to improve the communication between scientists and EMPPs by proposing a scheme of cooperation between both groups. We want to encourage researchers working in various fields of paleoecology to open up for the cooperation with EMPPs in the future, especially helping to create ecosystem management plans, because paleoecological data carry important information about the evolution of ecosystems that is vital in the context of global change.
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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 | 0,036 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».