Prescribed Burning Costs and the WUI: Economic Effects in the Pacific Northwest
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Federal fuels managers are increasingly using prescribed fire to decrease hazardous fuels and risks to resources in wildland and urban settings. Two factors have become apparent throughout the last several years: prescribed burning costs are rising, and costs exhibit substantial variability (NIFC 2003). Federal fire managers are bound by federal policy to allocate resources efficiently, yet this is difficult without a full understanding of the cost structure of fuels management. Previous studies have examined factors influencing costs but have also grappled with a lack of consistent or reliable data. This study uses FASTRACS (Fuel Analysis, Smoke Tracking, Report Access Computer System), a database maintained by the Pacific Northwest region of the Forest Service and Bureau of Land Management. The database provides information for Washington and Oregon on costs, physical site characteristics, and managerial concerns for fuels management activities. Using multiple regression analysis, we show that the cost of fuels management is influenced by the wildland-urban interface, number of acres treated, designated protection areas, slope, elevation, treatment type, fire regime, agency, and season. Prescribed burning in the wildland-urban interface increased costs, ceteris paribus, 139%. Findings with respect to physical site characteristics were similar to those found in previous research.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle