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Enregistrement W4392733973 · doi:10.1186/s42408-024-00249-z

Fuel types misrepresent forest structure and composition in interior British Columbia: a way forward

2024· article· en· W4392733973 sur OpenAlex
Jennifer N. Baron, Paul F. Hessburg, Marc‐André Parisien, Gregory A. Greene, Sarah E. Gergel, Lori D. Daniels

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueFire Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServicePacific Northwest Research StationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServicePacific Institute for Climate SolutionsU.S. Department of Agriculture
Mots-clésComposition (language)GeographyEcologyEnvironmental scienceAgroforestryBiologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A clear understanding of the connectivity, structure, and composition of wildland fuels is essential for effective wildfire management. However, fuel typing and mapping are challenging owing to a broad diversity of fuel conditions and their spatial and temporal heterogeneity. In Canada, fuel types and potential fire behavior are characterized using the Fire Behavior Prediction (FBP) System, which uses an association approach to categorize vegetation into 16 fuel types based on stand structure and composition. In British Columbia (BC), provincial and national FBP System fuel type maps are derived from remotely sensed forest inventory data and are widely used for wildfire operations, fuel management, and scientific research. Despite their widespread usage, the accuracy and applicability of these fuel type maps have not been formally assessed. To address this knowledge gap, we quantified the agreement between on-site assessments and provincial and national fuel type maps in interior BC. Results: We consistently found poor correspondence between field assessment data and both provincial and national fuel types. Mismatches were particularly frequent for (i) dry interior ecosystems, (ii) mixedwood and deciduous fuel types, and (iii) post-harvesting conditions. For 58% of field plots, there was no suitable match to the extant fuel structure and composition. Mismatches were driven by the accuracy and availability of forest inventory data and low applicability of the Canadian FBP System to interior BC fuels. Conclusions: The fuel typing mismatches we identified can limit scientific research, but also challenge wildfire operations and fuel management decisions. Improving fuel typing accuracy will require a significant effort in fuel inventory data and system upgrades to adequately represent the diversity of extant fuels. To more effectively link conditions to expected fire behavior outcomes, we recommend a fuel classification approach and emphasis on observed fuels and measured fire behavior data for the systems we seek to represent. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s42408-024-00249-z.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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