Large-scale fire risk planning for initial attack and fuels: the U.S. state of Idaho
Notice bibliographique
Résumé
Public officials charged with managing the risk of wildland fire are looking for ways to apply risk analysis at large scales affecting a wide range of resources, including life and property.The ability to address risk analysis at a large scale is just now emerging with new technologies and analytics in such applications as STARFire.This paper summarizes how the STARFire planning and budgeting system were applied across the state of Idaho, and how it can be used to support state-wide planning using the Idaho State Fire Management Plan initiative as an example.The STARFire planning and budgeting system generated a large-scale risk analysis across the entire state of Idaho for the United States Department of Interior's Bureau of Land Management (BLM).The STARFire analysis is driven by a single performance metric 'return on investment' to make efficient use of scarce funding.We collaborated with officials at the BLM to identify and assemble key spatial input data such as: a full range of values at risk, fire behaviour and fire history, and fire management cost information.This and related information was analysed using the STARFire spatial planning and budgeting system to produce a state-wide risk analysis, an integrated fuels and initial attack analysis and an integrated budget analysis across programs.The analysis demonstrated the ability to assess BLM lands across the state and scale between the state and the associated planning units within the state.This is the first time that such an analysis has been performed at such a large scale (across multiple landscapes) at the program level.The associated planning unit level analysis was validated with BLM officials.Products support the BLM's first state-wide spatial fire management planning initiative
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».