Wildland fire prevention: the impact of the Modifying Industrial Operations Protocol on the growth of industrial forestry-caused wildland fires in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Industrial forestry operations in Ontario, Canada, may be restricted to reduce the risk of wildland fires. This is currently done according to the Modifying Industrial Operations Protocol (MIOP), which was implemented in 2008 as a replacement for the Woods Modification Guidelines that had been in place since 1989. One of MIOP’s objectives is to limit the negative impact or damage caused by fires ignited by industrial forestry operations. Aims Treating the incremental growth between discovery and final sizes as a measure of suppression effectiveness, we aimed to characterise and contrast growth distributions for three successive time periods using data spanning 1976–2019 on Crown forest areas of Ontario. Methods Stratifying by first responding group (Ontario Ministry vs forestry personnel), we tested for evidence of changes in the growth distribution using the Kruskal–Wallis and Mann–Whitney U tests. Key results We found iterative improvements between successive time periods (Pre-Woods, then Woods Guidelines, then MIOP) in the growth distribution of fires first responded to by forestry personnel. Conclusions MIOP appears to be successfully limiting the negative impact of industrial forestry fires while increasing operational flexibility relative to the Woods Modification Guidelines. Implications MIOP has been implemented in a manner that still encourages safe operations while not contradicting this objective.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».