Сравнительный анализ динамики потерь лесного покрова Канады и России с 1985 по 2011 гг.
Notice bibliographique
Résumé
The subject of the study is the analysis and assessment of losses of forest-covered area from wildfi res in Russia and Canada in the period from 1985 to 2011. The aim of the work is to predict the prospects of using the Canadian fi re control system in Russia. Climate change causes an increase in the number of forest fi res. Different models are being developed to deal with fi res. The model is able to estimate the carbon dioxide emissions as a result of fi re. Data from satellite forest monitoring in Canada and Russia have been used as a source of information on forest fi res. These data made it possible to track the dynamics of losses of forest area for the period from 1985 to 2011. Data on losses of forests were grouped due to: forest fi res, logging, the creation of forest infrastructure and group of unidentifi ed reasons. The concept of «forest fi re control zones» is introduced in Russia. This concept is established in the zone of aviation works in the woods located in remote and remote territories. The new approach to forest fi re management can be seen as a borrowing from one of the key elements of Canada’s fi re management system. The loss of forest cover area from fi res in Canada and Russia from 1985 to 2011 was estimated to predict the prospects for the use of the Canadian fi re control system in Russia. The main share (about 50 %) of loss of forested area in Canada relates to forest fi res. The total area of forest fi res in Canada is higher than in Russia. The comparative analysis of forest mountain ability of Canada and Russia showed that the introduction of elements of the Canadian fi re control system in the short term can lead to an increase in the area of forest fi res.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».