Developing user-informed fire weather projections for Canada
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.
Notice bibliographique
Résumé
• Novel fire weather projections based on bias adjusted regional climate model output. • Substantial, robust increases in fire weather projected across most of Canada. • User feedback informed product development and delivery mechanism. • Fire weather projections available at https://climatedata.ca/fire-weather/ . Increasing fire danger due to climate-driven fire weather changes has expanded demand for projections of future wildfire information for Canada. Addressing this need, we developed “CanLEAD-FWI,” consisting of novel, high-resolution projections of fire weather and an associated user-facing climate services delivery mechanism. Based on the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) System ( Van Wagner, 1987 ) with multivariate bias-adjusted output from the CanLEAD-CanRCM4-EWEMBI large ensemble ( Cannon et al., 2021 ), CanLEAD-FWI provides various wildfire-relevant indicators. Comparison against two gridded observation-based datasets provides an estimate of observational uncertainty in historical FWI System component extremes, with historical CanLEAD-FWI generally situated between these two datasets. Over the 21st century, CanLEAD-FWI projects substantial, robust increases in the severity and frequency of high fire weather and a lengthening fire season across much of Canada, although the magnitude and spatial extent of increases depend on the metric and FWI System component. To enhance data utility for decision-making and consider diverse user needs, we integrated two rounds of user engagement into product development. A web-based application was designed to address user feedback, support best practices, and reduce decision overload. CanLEAD-FWI addresses a growing need in the Canadian climate services space for both projected climate impact data and associated training and support. By combining user feedback, best practices for climate services, and expert knowledge, we aim to enhance the appropriate integration of fire weather information into long-term decision-making.
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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 découle