Assessing dependence between frequency and severity through shared random effects
Notice bibliographique
Résumé
Research on the occurrence and the final size of wildland fires typically models these two events as two separate processes. In this work, we develop and apply a compound process framework for jointly modelling the frequency and the severity of wildland fires. Separate modelling structures for the frequency and the size of fires are linked through a shared random effect. This allows us to fit an appropriate model for frequency and an appropriate model for size of fires while still having a method to estimate the direction and strength of the relationship (e.g., whether days with more fires are associated with days with large fires). The joint estimation of this random effect shares information between the models without assuming a causal structure. We explore spatial and temporal autocorrelation of the random effects to identify additional variation not explained by the inclusion of weather related covariates. The dependence between frequency and size of lightning-caused fires is found to be negative, indicating that an increase in the number of expected fires is associated with a decrease in the expected size of those fires, possibly due to the rainy conditions necessary for an increase in lightning. Person-caused fires were found to be positively dependent, possibly due to dry weather increasing human activity as well as the amount of dry few. For a test for independence, we perform a power study and find that simply checking whether zero is in the credible interval of the posterior of the linking parameter is as powerful as more complicated tests.
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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 | 0,061 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».