Contrasting human influences and macro-environmental factors on fire activity inside and outside protected areas of North America
Notice bibliographique
Résumé
Human activities threaten the effectiveness of protected areas (PAs) in achieving their conservation goals across the globe. In this study, we contrast the influence of human and macro-environmental factors driving fire activity inside and outside PAs. Using area burned between 1984 and 2014 for 11 ecoregions in Canada and the United States, we built and compared statistical models of fire likelihood using the MaxEnt software and a set of 11 key anthropogenic, climatic, and physical variables. Overall, the full model (i.e. including all variables) performed better (adjusted area under the curve ranging from 0.71 to 0.95 for individual ecoregions) than the model that excluded anthropogenic variables. Both model types (with and without anthropogenic variables) generally performed better inside than outside the PAs. Climatic variables were usually of foremost importance in explaining fire activity inside and outside PAs, with anthropogenic variables being the second most important predictors, even inside PAs. While the individual contributions of anthropogenic variables indicate that fire activity decreased as of function of increasing human footprint, the anthropogenic effects were often substantially greater than those of physical features and were comparable to or even greater than climatic effects in some densely developed ecoregions, both outside and within PAs (e.g. Mediterranean California, Eastern Temperate Forest, and Tropical Wet Forests). Together, these results show the pervasive impact of humans on fire regimes inside PAs, as well as outside PAs. Given the increasing attractiveness of PAs, the implications for adaptive fire management beyond the concept of naturalness in the PAs are discussed. Our assessment of human-altered fire activity could serve as an indicator of human pressure in PAs; however, we suggest that further analysis is needed to understand specific interactions among fire, human pressures, and the environmental conditions at the scale of PAs.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».