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Enregistrement W4408427497 · doi:10.5194/egusphere-egu25-11763

A Probabilistic Wildfire Risk Model for Canada: Insights for Data, Science and Policy

2025· preprint· en· W4408427497 sur OpenAlexaffabout
Jamie Sandison

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDamagesMandateNatural disasterWork (physics)Environmental planningPublic healthBusinessPolitical scienceEnvironmental scienceEngineeringGeographyMeteorologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfires are increasing in intensity globally, causing death, displacement, elevated health risks due to smoke inhalation, and billions of dollars in damages. In Canada, wildfires are the costliest disaster by event occurrence and recent fires have had international impacts, including on air quality in the United States. These direct consequences of intense wildfires, in addition to the impacts on financial and insurance markets, necessitates a comprehensive and science-based understanding of wildfire risk. This presentation will provide an overview of the wildfire risk in Canada and discuss the innovative scientific approach to risk modelling. In Canada, single wildfire events have caused billions of dollars of losses to residents, governments, and insurers along with considerable social and health impacts, including community displacement and smoke inhalation. The record-breaking 2023 fire season demonstrated that all of Canada can be affected by wildfires, and the intensity of recent wildfires internationally, including in the United States, illustrate the urgent need to better understand intense wildfires. In Canada, Public Safety Canada’s (PS’s) mandate is to “keep Canada safe from a range of risks such as natural disasters”. The Data Science and Engineering Team at Public Safety connects data, analysis, and engineering to policy development, to work towards meeting this ambitious mandate and to support effective adaptation. The team is imbedded in a policy directorate and provides data analysis and technical policy input for programs including a federally-backed Insurance Program, Disaster Financial Assistance modernization, and creating and sharing Canada-wide risk ratings for natural hazards, including wildfires. Canada has significant wildfire risk across much of the country. Many small and medium settlement areas are directly exposed to wildfire risk, and the past few years have seen unprecedented destruction throughout the country. Canada’s extensive forests as well as our dispersed and often remote settlement patterns create a unique and problematic landscape of wildfire risk that will be discussed in the presentation. Several recent wildfire events have led to insurer losses well beyond the historical maximum of losses for any year over the last 50 years. In Canada and across the world, insurers have begun to reduce their risk exposure for high risk properties by refusing policy renewals, reducing capacity to write policies, and raising premiums. PS is responsible for building a holistic understanding of natural hazards across Canada. In this presentation, we will share our team’s and scientific collaborator’s novel efforts across three federal departments to fill knowledge gaps and perform a ‘first of its kind’ wildfire impact assessment and quantification for residential structures in Canada. This includes progress developing and validating novel approaches for characterizing and communicating probabilistic wildfire hazard, developing a Canada-wide wildfire risk assessment, quantifying house loss to structures, and providing wildfire risk information for Canada-wide financial risk analysis. We will highlight our efforts towards data-informed, aligned and effective adaptation policy in addition to how we are bridging the gap between data, science, and policy to keep Canadians safe.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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