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Enregistrement W4406740691 · doi:10.1071/wf24164

The Duff Moisture Code and the limits of sustainable combustion: examining the evidence for a widely used threshold

2025· article· en· W4406740691 sur OpenAlexaffabout
Mike Wotton, Melanie Wheatley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaOntario Forest Research InstituteCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCode (set theory)Fire regimeMoistureEnvironmental scienceGeographyHistoryMeteorologyComputer scienceEcosystemEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Canadian fire managers rely on the value of the Duff Moisture Code (DMC) for estimating lightning ignition and sustained smouldering in ground fuels. A simple rule used widely operationally suggests that lightning does not ignite fires and smouldering is not sustainable until the DMC >20. Aims We examine the strength of evidence supporting this simple rule. Methods We used daily lightning, fire and weather data from 2000 to 2019 to estimate the probability of lightning fire ignition across a number of regions in Canada. We also examined datasets of forest floor consumption from experimental burns carried out in pine forests in Canada. Key results Neither the 20 years of lightning fire ignition data nor the observed forest floor consumption data reveal consistent signals of an ignition threshold at or around DMC = 20. Conclusions and Implications Increasing DMC is associated with increasing probability of ignition from lightning and the extent of forest floor consumption, but there is little to no evidence to support the existence of a meaningful threshold across Canada when DMC is ~20. Users of this simple rule, be it for lightning ignition or fire perimeter extinction, should be aware that the data do not support a meaningful threshold around this value.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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