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Enregistrement W4393790491 · doi:10.5281/zenodo.3713531

Canadian Fire Weather System - WRF/NOA

2020· dataset· en· W4393790491 sur OpenAlexaboutno aff
Theodore M. Giannaros, Vassiliki Kotroni, Konstantinos Lagouvardos

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelMeteorologyEnvironmental scienceClimatologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian FWI System (Van Wagner, 1987) is a sub-system of the Canadian Fire Danger Rating System (Stocks et al., 1989), comprised of five components that consider the effects of fuel moisture and wind on fire behavior. The first three components, called fuel moisture codes, are numeric ratings of (1) the moisture content of surface litter and other fine fuels (fine fuel moisture code; FFMC), (2) the average moisture content of loosely compacted organic material (duff moisture code; DMC), and (3) the average moisture content of deep layers of organic material (drought code; DC). The remaining two components are related to fire behavior and spread: (1) the initial spread index (ISI), which represents the rate of spread, and (2) the build-up index (BUI), which represents the potential fuel availability. The above five parameters are finally combined for computing the fire weather index (hereafter referred to as the FWI), which represents the intensity of a spreading fire per unit length of fire front and is used as an indicator of fire danger. Computation of the Canadian Fire Weather System components was carried out using 12 UTC meteorological data extracted from high-resolution (~12 km) WRF simulations, focussing on the Euro-Mediterranean region. These data include the 24 h accumulated precipitation (mm), 2 m air temperature (oC) and relative humidity (%), and 10 m wind speed (km h-1). It should be noted that normally, FWI is computed using meteorological data at 12 local time. The use of the 12 UTC data in our study is dictated by the fact that the Euro-Mediterranean encompasses different time zones (e.g. Bedia et al., 2012, 2018; Herrera et al., 2013). Details: File format: netcdf4 Coordinate system: World Geodetic System 1984 (also known as WGS 1984, EPSG:4326) Longitude range: [-9.91, +36.4] Latitude range: [+32.1, +48.93] Temporal resolution: 1 day (at 12 UTC) Spatial resolution: 0.12 degrees (~12 Km) Spatial coverage: Euro-Mediterranean Time span: May 1 to September 30, for the years 1987-2016 Stream: Regional climate simulations (driven by the WRF model)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0690,033

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,183 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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