Key factors determining scales of burned areas in state Victoria (Australia) and province Alberta (Canada) during 1980-2019
Notice bibliographique
Résumé
Regular wildfire supports balanced development of sclerophyll forests in Victoria (Australia), as well as, boreal forest in Alberta (Canada). Also, they are a major part of local Aboriginal culture in these regions and a means regulating ecological functions of flammable vegetation communities for improvement their productivity. Taking into consideration that burning is used as an effective tool for ecosystem management in Alberta and Victoria, it is relevant to assess impacts of fire practices on the environment and to find connections between fire spread and key factors determining scales and locations of burned areas. Basing on literary materials on fire practices, statistical data on wildfire cases occurring since 1980s, geospatial data on distribution of fire-prone plant communities’ locations, and on results of correlation analysis of fire cases with climatic, environmental, infrastructural, and social factors author reveals the following patterns: fires frequency depends on the landscape features; an increase in number of fire occurrences correlates with increase of dry periods duration (number of days); human settlements, where Aboriginal population reaches 50%, are subject to fires more frequent; the risk to the environment and settlements damage on small populated rural areas is higher, than on densely populated suburban and urban places. Reduction of out-of-control wildfire risk can be achieved through fire management practices directed to wildlife and biodiversity protection, considering these patterns.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».