Effect of live/dead condition, moisture content and particle size on flammability of gorse (Ulex europaeus) measured with a cone calorimeter
Notice bibliographique
Résumé
Background Live fuel comprises a significant portion of the fuel consumed in forest and scrub crown fires. However, its flammability remains poorly understood. Although live fuel differs from dead fuel in moisture content, chemical composition, cellular structure and physiological characteristics, its higher moisture content masks the effect of other characteristics on its flammability. Aims The aim of the study was to delineate and assess the effects of live/dead condition, moisture content and particle size on flammability of gorse (Ulex europaeus L.). Methods Live and dead gorse material of three size classes (0–3, 3–6, and 6–10 mm in diameter) at six moisture contents (0, 10, 25, 50, 75 and 100%) was tested in a cone calorimeter to evaluate its flammability using new sample preparation and moisture conditioning techniques. Key results On average, live fuel ignited 21% slower, reached 11% higher peak heat release rate, and had a 12% shorter burn duration than dead fuel of the same moisture content. These differences were most pronounced in coarser material. Conclusions For gorse, fine dead fuels increase the likelihood of ignition, fine live fuels contribute to high burning intensities, and coarser live and dead fuels prolong combustion. Implications These findings highlight the need to account for flammability differences between live and dead fuels in fire behaviour models beyond those driven by variations in moisture content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».