Editorial: Observations and modelling of recent extreme wild fire events and their impact on the environment and climate
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic climate change is known to increase the average global surface mean temperature, intensity 2 of heatwaves, and surface humidity (Pörtner et al., 2022). In a Science Brief Review, Smith et al. (2020) 3 reveal the significant correlation between those factors, i.e. the occurrence of what is called "extreme fire 4weather" (Jain et al., 2022) and the already occurring increase in extent and frequency of wild fires. Through 5 increased fire intensities, "mega fires" can develop, with particularly severe impacts on the atmosphere, 6 environment, and climate. Some examples of mega fires during the past 5 years are:• The British Columbia (Canada) fires from June/July 2017 with around 1,200,000 hectares burned 8• The Siberian fires (Russia) from July 2019 with 3,000,000 hectares burned 9• The Australian fires from September 2019 to January 2020 with 24,300,000 hectares burned 10• The Pantanal rainforest fires (in Brazil) from January to August 2020 with around 380,000 hectares 11 burned and• The California (USA) wildfires from June/July 2021 with around 1,000,000 hectares burned 13 All of the above-mentioned fires are associated with unusually long preceding drought phases alongside 14 very low rainfall quantities and favoring conditions for the outbreak of extreme wildfires such as high winds.15 Those incidences generate unprecedented case studies in terms of their impacts, including environmental
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».