GlobalRx: A global assemblage of regional prescribed fire records for use in assessments of climate change impacts
Notice bibliographique
Résumé
Prescribed (Rx) and controlled fires are an important land management tool used globally for a variety of reasons, including the reduction of hazardous fuel loads, ecological conservation, agriculture, and natural resource management. Its use has important implications for wildfire risk, biodiversity, and carbon storage. However, the use of Rx and controlled fires is highly dependent upon weather conditions, requiring a weather window during which a careful balance of temperature, moisture, and wind ensure that the burns achieve their objectives while minimizing ecological damage or risk to human lives or assets. The planning and execution of Rx burns must also consider how these weather conditions interact with the local vegetation and ecology. As fire weather is projected to grow more extreme under the impacts of climate change, there is a growing need to monitor this effect on the ability to carry out Rx burning.Here, we introduce a new dataset, GlobalRx, which includes around 140,000 records of Rx and other controlled fires from 16 countries, encompassing 207 ecoregions and 13 biomes around the world. For each record, we have geolocated values of various metrics of fire weather and fire danger (e.g. fire weather indices, vapour pressure deficit) from the ERA5 meteorological reanalysis, as well as the biome, ecoregion, fuelbed type, and protected area status from global thematic layers. We demonstrate the usefulness of this dataset for analyzing viable meteorological windows under which Rx fires may be conducted across diverse environmental settings in the present climate, as well as how these Rx burning windows may shift under the threats of climate change. This dataset has potential to shed light on how Rx burning windows may shift under future climate change, as well as opportunities to understand other drivers and effects of Rx burning.This project has been supported by valuable contributions from non-public data from a consortium of data providers: Parks Canada, South Africa National Parks, Brazilian Institute of the Environment and Renewable Natural Resources, East-Pyrenees Prescribed Burning Team, Institute for Nature Conservation and Forests (Portugal), Regional Forest Fire Service (Italy), Russian Federal Forestry Agency, H2020 LifeTaiga Project, Government of the Principality of Asturias, Council of Andalucía, Council of Galicia, Forestry England, National Forestry Commission of Mexico, ZEBRIS Geo-IT GmbH, Hokkaido University, Pau Costa Foundation, Asian Forest Cooperation Organization.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,003 |
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 ».