The 2023 wildfires in British Columbia, Canada: impacts, drivers, and transformations to coexist with wildfire
Notice bibliographique
Résumé
In 2023, all regions of British Columbia (BC) experienced record-breaking fire weather and wildfires, with extreme behavior and social-ecological effects. In total, 2245 wildfires burned 2840 545 hectares. Contemporary wildfires are the culmination of a century of altered human–forest–wildfire relationships, exacerbated by climate change. Transformative change is urgently needed for the ecosystems and communities to be resilient to wildfire. We present six interrelated strategies needed to amplify the pace and scale of change in response to recent wildfire extremes: (1) Immediately diversify wildfire response strategies and restore the ecological and cultural role of fire in BC’s ecosystems. (2) Invest in suppression capacity at local and national scales. (3) Support innovations to overcome the economic barriers for mitigating risk and building resilience within communities and the wildland-urban interface. (4) Apply landscape fire management to drive a paradigm shift in forest management to increase ecological resilience to wildfire. (5) Transform wildfire governance to support collaborative and community-based solutions. (6) Strengthen expertise and capacity to uplift diverse ways of knowing, managing, and coexisting with fire. These strategies, combined with bold policy and governance changes and supported by sustained funding programs, provide a holistic approach to transform management and coexist with wildfire.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».