Using the Weather Index Classification System for Canadian Forest Fires over the Al-Jabal Al-Akhdar in Libya
Notice bibliographique
Résumé
Due to the noticeable change in temperatures in the world as a whole, fires in forests have become more prevalent in the summer. The current study sheds light on using the Canadian classification of forest burning on Al-Jabal Al-Akhdar in Libya, it aims to study the climatic variation of the fire weather index in Libya for the 24-27th day of July at noon for a long period 1940-2022. For Fire Weather Index (FWI) to occur, it is necessary to go through levels and analyze their data. The first level, which is the Fine Fuel Moisture Code (FFMC) code, is high in the middle and extends to the south of the region, while the Duff Moisture Code (DMC) code decreases in the north of the region and increases in the south. However, the Drought Code (DC) code shows the increase and decrease in the south as we head north, while in the second level, the Initial Spread Index (ISI) shows that it is high in the middle of the region. The Build-Up Index (BUI ) increases to the south and decreases to the north, and for the occurrence of the Fire Weather Index (FWI) in the third level, it reaches above 60, and thus it is considered very high, and this was clear on the 24th and decreased on the 27th during the period 1940-2022 for July at 12 noon. When dividing the periods from 1940-1981 and 1982-2022, it becomes clear that the first period is more widespread than the second period, and the intensity of the second period is higher than the first period. This indicates climate change in temperatures and the occurrence of drought. Over the coming years, the fire weather index will increase in the future.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».