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Enregistrement W2948971732 · doi:10.1071/wf18119

Monthly adaptations of the Drought Code reveal nuanced fire–drought associations in montane forests with a mixed-severity fire regime

2019· article· en· W2948971732 sur OpenAlexaffabout
Raphaël D. Chavardès, Lori D. Daniels, Bianca N.I. Eskelson, Paul D. Pickell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFire regimePrecipitationMontane ecologyFire ecologyGeographyEnvironmental scienceClimatologyEcologyPhysical geographyEcosystemMeteorologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compared three monthly adaptations of the daily Drought Code (DC) of Canada’s Fire Weather Index System and applied them to interpret drought conditions associated with historical fires in montane forests of south-eastern British Columbia. The three adaptations were compared with the monthly mean DC calculated from daily values for the Palliser fire-weather station. Two adaptations improved on the existing Monthly DC calculated from monthly climate data by (1) accounting for overwinter drying and an early start to the fire season, and (2) improving estimates of effective precipitation. Using a cross-dated fire-scar record from 20 sites in montane forests surrounding the Palliser station, we found significant fire–drought associations from June to August with all adaptations, and significant associations in April and May with the two new adaptations. Of the 17 fire years from 1901 to 2013, 6 years had low initial drought conditions that increased late in the fire season, and 5 years had high drought conditions throughout the fire season. We conclude that variable drought within and among fire seasons influenced fire severity. Our findings provide a connection between modern drought indices used to rank fire danger and drought effects on the historical mixed-severity fire regime in montane forests of south-eastern British Columbia.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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