Assessing Hyrcanian forest fire vulnerability: socioeconomic and environmental perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing frequency and intensity of forest fires, driven by climate change and human activities, pose a significant threat to vital forest ecosystems, particularly where fire is not a natural element in the regeneration cycle. This study aims to identify the indicators influencing forest fire vulnerability and compare maps of forest fire susceptibility that are based on the Intergovernmental Panel on Climate Change tripartite model, with a focus on the vulnerable Hyrcanian forest region in Golestan Province, northern Iran, where forest fires have caused considerable economic losses. On the basis of expert opinions and a literature review, we used geographic information systems, remote sensing and machine learning techniques to select and weigh 30 biophysical, environmental and socioeconomic indicators that affect forest fire vulnerability in the study area. These indicators were rigorously normalized, weighted and amalgamated into a comprehensive forest fire vulnerability index to analyze forest exposure, sensitivity and adaptive capacity. We thus identified and mapped areas with very high forest fire exposure, high sensitivity and low adaptive capacity for urgent targeted intervention and strategic planning to mitigate the impacts of forest fires. The results also revealed a set of critical indicators that contribute more significantly to forest fire vulnerability (e.g., precipitation, elevation and factors related to biodiversity, human activity and economic reliance on forest resources). Our results provide insights that can inform policy-making, community engagement and environmental management strategies to mitigate the vulnerabilities associated with forest fires in the Hyrcanian forest.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».