A global expert elicitation on present-day human–fire interactions
Notice bibliographique
Résumé
Human fire use contributes to fire regimes and benefits societies worldwide yet is poorly understood at the global scale. We present the Global Fire Use Survey (GFUS), an effort to elicit and systematize knowledge about fire use from experts, including academics and practitioners. The GFUS data cover the stakeholders using fire, reasons for and seasonality of burning, recent trends in anthropogenic ignitions and burned area and the presence/absence and effectiveness of different policy interventions targeting fire use. The survey garnered 311 responses for regions covering over 50% of the Earth's ice-free land, improving on the coverage of literature syntheses on fire use. Here, we analyse the data on the distribution of fire use and policy interventions. The survey suggests that the most widespread fire users are Indigenous and local people burning to meet objectives associated with small-scale livelihoods and cultural priorities, whereas burning by commercial land users, state agencies and non-governmental organizations is less widespread. Regulatory restrictions are the most common policy interventions targeting fire use but are ineffective in achieving their aims in regions with higher burned area. While community-led governance of burning is rarer, it was deemed more effective than restrictive policy interventions, particularly in regions with higher burned area.This article is part of the theme issue 'Novel fire regimes under climate changes and human influences: impacts, ecosystem responses and feedbacks'.
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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 | 0,021 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».