On the need of a European program for wildfire-prepared communities – the FIREPRIME project
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires in the Wildland-Urban Interface (WUI) are a rising problem in Europe, driven by lengthening hot, dry seasons in southern regions and the emergence of fire-prone zones in central and northern countries unprepared for large-scale wildfires. Climate change intensifies these challenges, underscoring the urgent need to enhance resilience and self-protection capabilities of WUI communities.Although several EU initiatives have focused on improving community resilience to wildfires, their practical implementation and impact remain limited. These efforts are often isolated and localized, lacking integration into a cohesive, harmonized European strategy. This gap has left Europe without a unified framework for fostering fire-adapted communities capable of coexisting with wildfires. In contrast, international programs like FireSmart Canada and Firewise USA provide successful examples of global, community-centered approaches that could inspire European efforts.The FIREPRIME project aims to address this gap by establishing the foundations for an EU-wide program to promote a culture of wildfire resilience among WUI communities, with a focus on civil protection. FIREPRIME is designing at pilot level the program architecture and governance, and is developing a comprehensive toolkit of resources that includes a smartphone app, guidelines, checklists, and educational materials aimed at enhancing wildfire resilience in three critical targets: households, communities, and infrastructure.These tools are being piloted in three diverse European regions, each representing unique fire regimes, ecosystems, and population profiles: Collserola-Barcelona, Spain (Mediterranean Europe); Tyrol, Austria (Central Europe); and Gothenburg, Sweden (Northern Europe). This presentation will showcase the rationale behind FIREPRIME, its key tools, and initial results from pilot region collaborations, emphasizing the project's inclusive and regionally sensitive approach, which fosters active engagement with local stakeholders and WUI communities.
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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 | 0,019 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,009 |
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 ».