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Enregistrement W4293299307 · doi:10.3390/environsciproc2022017095

Spatial Estimates of Future Fire Risk Considering Climate and Fuel Management for Conservation Planning

2022· article· en· W4293299307 sur OpenAlexaff
Erica Marshall, Sarah McColl-Gausden, Luke Collins, Lauren T. Bennett, Trent D. Penman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesDepartment of Environment, Land, Water and Planning, State Government of Victoria
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceFire regimeBaseline (sea)Environmental resource managementBiodiversityRange (aeronautics)GeographyClimate modelEcologyEcosystemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key gap in conservation management is understanding how fire regimes may shift under climate change and how these shifts might impact biodiversity. Conserving species and communities in the future will require the strategic prioritisation of conservation actions that account for shifting fire regimes. We used a landscape fire regime model, the Fire Regime and Operations Simulation Tool (FROST), to estimate the wildfire risk of 12 regions in Victoria, Australia. Each region is approximately 1.2 million hectares in size and collectively span a range of climatic gradients. We modelled three epochs of climate data: 1990 to 2009, 2020 to 2039, and 2060 to 2079, alongside three fuel management strategies: no prescribed burning, low rates of prescribed burning, and high rates of prescribed burning. We analyse changes in fire frequency, extent, intensity, and severity across Victoria to provide estimates of potential risk under the three management scenarios for each epoch. Wildfire risks increased under future climate predictions and from west to central Victoria, declining again in the eastern regions. These simulations provide baseline estimates for the spatial distribution of future wildfire risk across Victoria, Australia, and can be used to help prioritise conservation actions to areas of the lowest risk. We also found that there were no statistically significant differences between fuel management scenarios, reiterating that prescribed burning will not necessarily negate the impacts of climate change on future wildfire risk. Incorporating spatial estimates of future wildfire risk can improve the prioritisation of conservation decisions and can help protect biodiversity in the long term.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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