Notice bibliographique
Résumé
The authors present an interesting study that has practical implications for wildfire management in Canada and potentially beyond.The authors explore the discrimination of grassland wildfires from agricultural/managed) fires in South Central Canada.Using terrestrial datasets and high-resolution Landsat 8 data, the authors carefully construct and classify a dataset of MODIS fire clusters and C1 NHESSD Interactive commentPrinter-friendly version Discussion paper explore the relationships between these two classes of fire and various environmental/meteorological variables using GAMs and regression tree (RT) models.The work results in a series of parameter thresholds and value ranges that appear to be useful for pinpointing periods when wildfires are most likely, and could likely be used to enhance operational wildfire management in future.This manuscript certainly merits publication in NHESS, however there are several areas where it could be improved prior to publication: The narrative and structure could be improved throughout (see specific comments) The methods need expanding, particularly with respect to the predictors chosen for inclusion in the models (some of this may be suited for inclusion in the supplementary materials).3) Some of the results/discussion points could be elaborated on further, and the importance of this work better highlighted.»> We thank the reviewers for their careful reading of the manuscript, and we document our responses and revisions below.Specific comments Abstract I would specifically refer to MODIS in the abstract, so it is immediately clear to readers what your primary RS dataset is.»>We revised the abstract to read: " Daily polar orbiting satellite MODIS thermal detections since 2002 were used as the baseline for quantifying wildfire. .."
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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 | 0,027 | 0,314 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,027 |
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 ».