Contextualizing recent increases in Canadian boreal wildfire activity: decadal burn rates still within historical variability of the two past centuries
Notice bibliographique
Résumé
With approximately 15 million ha burned, the 2023 wildfire season in Canada was exceptional. However, it remains unclear whether such recent increases in burned areas exceed the range of variability observed over past centuries. The objective of this study was to leverage available dendrochronological reconstructions of decadal burn rates to contextualize their recent increase within their historical variability over the past two centuries. We compared decadal burn rate reconstructions based on dendrochronological data (1800–2023) for five large eastern and western Canadian boreal forest zones to those of recent decades up to 2023. The area burned in 2023 ranged from 0.76% to 32.5% among the five zones, which is unprecedented compared to the proportion recorded since 1972 for four of the five zones analyzed. In contrast, the burn rates of the decade ending in 2023 (i.e., 2014–2023) generally remained within the natural range of variability of the last two centuries. However, burn rates in two zones were close to the highest decadal burn rates observed since the 1800s and exceeded historical variability in one zone in western Canada. We discuss the historical and current trends in burn rates, their drivers and implications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».