Supplementary material to "Future prediction of Siberian wildfire and aerosol emissions via the improved fire module of the spatially explicit individual-based dynamic global vegetation model"
Notice bibliographique
Résumé
Burned area calculation input variablesMean fire area can be calculated as equation 3 as fires tend to take on an elliptical reform and spread at varying speeds both with and against the direction of the wind (Albini, 1976; Forestry Canada Fire Danger Group, 1992).Dt is the length of major axis (m), in SEIB-DGVM we use the resolution of establishment site for woody PFTs (Dived) variable.LB is the length-to-breadth ratio of the elliptical form of fires (Forestry Canada Fire Danger Group, 1992) and calculated PFTs specific, for woody and grass PFTs.LB can be estimated as a weighted average of LB,tree and LB,grass.Ignition event E(nig) is the sum of independent calculations of lightning-caused (nil) and human-caused (nih) fire ignition events, ignoring stochastic variations (Thonicke et al., 2010). Ignition eventsThe LIS/OTD High-Resolution Full Climatology (HRFC) V2.3.2015(Cecil and Daniel, 2001) data provided frequency of lightning-caused ignition events (nil), actual unit is count/km 2 /year then converted into count/ha/year, and gives the annual frequency of total lightning flash rates.Human-caused ignition events (nih) used population density data obtained from Gridded Population of the World (GPWv4) (CIESIN, 2018), as the default unit is person km -2 , we converted it into person/ha.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,484 | 0,114 |
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 ».