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Wildfire science in Canada

2019· article· en· W4414991115 sur OpenAlexaffabout
Brian J Wiens

Notice bibliographique

RevueBiodiversidade Brasileira · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlueprintPaceWork (physics)Service (business)Best practiceWildfire suppression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

history with $2.8 Billion (USD) in insured losses and at least the same in indirect costs. The province of British Columbia broke records in 2017 and again in 2018 for total burned area of over a million hectares each year. It is currently estimated that by year 2100 the average annual national burned area could double the current 2.4 million hectares. Experts worry it is only a matter of time before Canada also loses lives to wildfire.Historically Canada was a world leader in wildfire science and systems, but over the past couple decades research investments have not kept pace with the evolving complexity of wildfire and the contributing risks. In 2016 the Canadian Council of Forest Ministers endorsed a renewal of the 2005 Canadian Wildland Fire Strategy, which emphasizes the original goals: to develop resilient communities, ensure healthy forest ecosystems, and modernize business practises. The recent endorsement highlighted the need for multi-agency collaboration and the urgency to develop new approaches to these emerging challenges.The Canadian Forest Service led the development of The Blueprint for Wildland Fire Science in Canada to support a coordinated, multi-agency approach and build a clear business case for investment. A series of consultations collected input from over 100 individuals and organizations across the country. The broad cross sectional participation provides confidence the Blueprint is a representative summary of wildfire in Canada.The Blueprint defines six themes and 15 key recommendations intended to guide a 10 year research strategy in Canada to address the identified knowledge gaps. The results of this work will be applicable in both Canadian and international contexts and support inter-jurisdictional collaborations. This talk will present the themes and recommendations in detail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0160,003
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,007

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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