Wildland fire evacuations in Canada from 1980 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background Every year, people in Canada are evacuated due to wildland fires to avoid death, injury, and illness from fire and smoke events. Aims In this paper, we provide an overview of evacuations recorded in the Canadian Wildland Fire Evacuation Database between 1980 and 2021. Methods Our analysis covers evacuations in Canada from 1980 to 2021. We provide summary statistics including number of evacuations and evacuees, evacuation duration, seasonality, evacuation causes, community types, structure losses, and fatalities. We also investigate temporal and spatial patterns. Key results Between 1980 and 2021, there were 1393 wildland fire evacuation events with 576,747 people evacuated. During this period, there was an overall increase in frequency of evacuations, number of evacuees, and duration of events. Structure loss occurred during 194 evacuation events, with 4105 homes burned. We estimate wildland fire evacuations cost at least CAD3.7 billion (excluding structural losses), jumping to CAD4.6 billion if we include productivity losses. Indigenous peoples are disproportionately impacted in wildfire evacuations compared to the general Canadian population. Conclusions Wildland fire evacuations continue to occur across Canada and are increasing. Implications The findings from this study give us a better understanding of the characteristics of wildland fire evacuations, which can help guide emergency management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».