Protected areas as hotspots of wildfire activity in fire-prone Temperate and Mediterranean biomes
Notice bibliographique
Résumé
The European Union has recently passed the Nature Restoration Law which, among others, seeks to increase the cover of forest reserves protected for biodiversity and, globally, the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework similarly seeks to expand protected areas. Here we test whether a trade-off exists between protected areas expansion and fire activity, leading to a higher exposure to fire for the population in protected areas, because they often harbor more biomass and occur in remote areas. We analyzed forest fires affecting 14,892,174 ha, and intersecting 10,999 protected areas, across fire-prone European Temperate and Mediterranean forest biomes, and in similar ecosystems within California, Chile and Australia. Protected areas were being disproportionally affected by fire within most Temperate biomes, and fire severity was 20 % higher within protected areas also in Mediterranean biomes. Population in the periphery of forest areas was up to 16 times more likely to be exposed to large wildfires when their environment was within, or near, protected areas. Differences in manageable factors such as fuel loads and road density were primary drivers of the divergence in burned area across protection status, with abiotic factors playing also significant roles. The importance of fuel loads indicates that current plans for expanding strictly protected areas, where no human intervention is allowed, may be particularly problematic from a fire perspective. Wildfire prevention and mitigation must be central goals in the development of conservation/restoration programs to diminish population exposure and fire severity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».