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Enregistrement W4322002686 · doi:10.5194/egusphere-egu23-12233

Assessment of fire weather index calculations in Europe

2023· preprint· en· W4322002686 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie Bohlmann, Marko Laine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceMeteorologyClimatologyIndex (typography)PrecipitationWind speedExtreme weatherRange (aeronautics)Climate changeEnvironmental resource managementGeographyComputer scienceEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfires caused by extreme weather conditions e.g high temperatures and drought have been increasing both in frequency and magnitude in the recent years. Due to the changing climate also regions with few recorded forest fires in the past are likely to be more frequently affected by wildfires. These wildfires have many social, economic, and environmental impacts. The EU funded SAFERS project, Structured Approaches for Forest Fire Emergencies in Resilient Societies, is creating an open and integrated platform featuring a forest fire decision support system in order to support societies becoming more resilient when acting against forests fires. The platform will, among other information, provide weather forecasts and forest fire indices to assess the risk of forest fires. Using the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) system [Van Wagner, 1974], fuel moisture (FFMC, DMC, DC) and fire behaviour indices (ISI, BUI, FWI) can be calculated using solely meteorological parameters (temperature, relative humidity, wind speed, and 24-hour precipitation). The Canadian FWI has been proved useful for forest fire risk assessment in different regions and has been adapted by multiple meteorological agencies worldwide. In our study, we use high resolution deterministic weather forecasts, as well as medium-range and extended-range weather forecasts provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts to calculate the FWI indices for up to 3, 15 and 46 days ahead, respectively. In our contribution we will present preliminary results of FWI verification and calibration methods. References:Van Wagner, C. E.: Structure of the Canadian Forest Fire Weather Index, Departmental Publication 1333, Environment Canada, Canadian Forestry Service, Petawawa Forest Experiment Station, Chalk River, Ontario, p. 49, 1974.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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