How have wildfires affected forest basal area in Northern and Southern California during the 21st century?
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires are unplanned and dynamic fires that occur in areas of combustible vegetation. They can be natural or human-induced and play a vital role in ecosystem health. The severity and intensity of wildfires can change over time based on the weather, available fuel and topography. California is continuously experiencing longer wildfire seasons as a direct result of climate change, affecting the forest structure of the state’s forest. Forest basal area is used to determine forest stand density and is an indicator of annual growth potential (Nix, 2020). It is often used as the basis for making important forest management decisions. My research will determine how wildfire frequency and extent have affected the basal area of Northern and Southern California’s forests in 2000 and 2017. Fire perimeter and frequency data obtained from the United States Forest Service regional datasets website will be used to define fire characteristics in the regions. Tree basal area data obtained from the United States Forest Service regional-level datasets website will be used to quantify the basal area of critical forest types. Percent change in basal area, fire frequency and acres burned each year will be determined to compare the burn regimes of the two regions during the two years to see how that has impacted the forest’s basal area. The findings will give an idea of how the rate of wildfires has changed in the last two decades and its subsequent impacts, which can help us better prepare for the future of forests in an ongoing climate crisis.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».