A global outlook on increasing wildfire risk: Current policy situation and future pathways
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle