The State of Wildfires report: an annual review of fire activity and extreme events 
Notice bibliographique
Résumé
The 2023/24 fire season was marked by record-breaking burnt areas and carbon emissions in Canada, deadly blazes in Hawaii, extreme drought and smoke in the Amazon, burning in the Pantanal wetlands, and Europe's largest wildfire on record. These events exemplify extreme wildfires' growing prevalence and far-reaching impacts on societies, ecosystems, and global climate systems. Each year, the emergence of such events raises urgent questions from policymakers, fire management agencies, and the public: How much was climate to blame? Was it caused by humans? Who is affected? How does this year compare to previous years? Will we see more fires like this in the future? What can we do to prevent or prepare for them? The inaugural State of Wildfires report addresses these questions by systematically analysing extreme fire events from the March 2023–February 2024 fire season. It links anomalies in burned area and emissions to drivers such as high fire weather and fuel abundance. Attribution analyses revealed that climate change amplified burned area by up to 40%, 18%, and 50% in Canada, Greece, and Amazonia, respectively. The report also projects an increasing risk of future extreme fires, even under ambitious emissions pathways aimed at limiting warming to 1.5–2°C. However, impacts at these emission levels are still projected to be less severe than those in higher warming scenarios. In Canada, for example, projections suggest that fires like those of 2023 could become 6–11 times more frequent by the end of the century under medium–high emissions scenarios.Here, we present the main insights from the report, celebrate advances in fire science that are helping to meet the challenge of extreme fires, and invite feedback from the scientific community. We seek perspectives on missing analyses, overlooked impacts, and underexplored regions to enhance future reports.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».