Approaches to Comparative Assessment of Russian Forests Burn
Notice bibliographique
Résumé
На основе статистических данных о лесных пожарах проведен сравнительный анализ частоты пожаров и горимости на землях лесного фонда России с показателями горимости лесов других стран бореальной зоны. The article compares the burning of forests in different countries of the world located in the boreal climatic zone. Since Russia occupies the largest area in the world, and of course is the leader in the reserve of many natural resources. One of them is the forest, the stock of which is about 20 % of the world. This issue is relevant in connection with foreign criticism aimed at the Russian Federation on forest management, namely fire-fighting forest plantations. Statements about fire data, considering that they are significantly underestimated due to” political reasons”, in General, fire management policy is not clear, inefficient and opaque. And attempted to extinguish fires think it is not appropriate. As a result of the analysis, the countries were selected for comparison by similar criteria, these are the countries of North America, the USA and Canada, the countries of Europe did not fit out of a number of features described in the article. For comparison, the given indicators (frequency and Flammability) are selected, which provide a more accurate comparison of countries, because it is necessary to take into account the different area occupied by forest plantations. After, the data must be correctly interpreted using the scale of the assessment of the burning. Data for the calculation of indicators (horimoto and frequency) were taken from the official documents. Many sites provide similar information, but without reference to the source. According to the results of the calculations, the average values of frequency and Flammability, and the average area of one fire were obtained. As a result, we can say that the criticism of foreign media, experts, environmentalists is not confirmed in the study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».