A global outlook on increasing wildfire risk: Current policy situation and future pathways
Notice bibliographique
Résumé
to understand how wildfire risk policies are designed to mitigate1 the impacts of wildfires. Wildfires are a growing threat in many parts of the world, posing significant risks to human life, and the environment. In recent years, wildfires have increased, driven largely by climate change, human activity, and changes in land-use patterns. Wildfire risk adaptation and mitigation measures vary widely between countries and regions around the world. Therefore, it is essential to develop a comprehensive policy approach to mitigate wildfire risks and promote sustainable forest and land management practices. This article aims to provide insight into wildfire policies, implementation actions, and their effectiveness by describing wildfire policies centered mainly on exclusion and wildfire risk mitigation. the article examines existing wildfire-related policies and relevant literature based on 10 systematic factors. Further exploring how these policies can be enhanced to meet the challenges of the coming years for six European countries (Cyprus, France, Greece, Italy, Portugal, UK) as well as Australia, Canada, USA, and South Africa. The status quo, perceived strengths, weaknesses, and recommendations from key-informants were presented to enhance wildfire policies in each country. The article analyses current wildfire policies in fire-prone countries, highlighting regional variations and the need for an integrated management strategy. It offers country-specific recommendations based on the participants viewpoints, for coordinated efforts to mitigate wildfire risks and promote sustainable forest management.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».