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Northern wildfire resiliency initiative:

2019· article· en· W4414991122 sur OpenAlexaffabout
Evelyn Hope Hamilton

Notice bibliographique

RevueBiodiversidade Brasileira · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipGovernment (linguistics)Resilience (materials science)Wildfire suppressionClimate changeLocal governmentPsychological resilienceFire protectionClimate resilience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

British Columbia, Canada just experienced two of the worst wildfire seasons in recent history - with climate conditions conducive to more severe fires forecast. This has led to a growing awareness by government of the need for a radically new approach to land management to protect resources and people. The goal of the Northern Wildfire Resilience Initiative (NWRI), led by the Bulkley Valley Research Centre (BVRC), is to facilitate forest and fire management paradigm shifts required to develop forest and community wildfire resilience. Key elements include partnerships, practices, policies and planning. The NWRI is an umbrella for many initiatives and projects. In April 2019, with strong support and funding from government and industry, the BVRC brought together over 160 people from local, regional and provincial governments, First Nations, local communities, NGOs, and tenure holders including large forest industry to develop a collaborative approach to reducing the risks of wildfires. A regional pilot project was developed - based on an analysis of the historic fire regimes, predicted climate change and current conditions. The outcome is an integrated approach that places priority on wildfire management activities, including timber harvesting and reforestation, that enhance wildfire resiliency. Fire management actions focus on actions that help return the forests to a state similar that found prior to extensive fire suppression. This includes determining when and where to allow wildfires to burn, building strategic fire guards and increased use of prescribed fire. The BVRC, in partnership with universities and other research agencies, provides scientific expertise and leads research project designed to ensure a science-based approach to the pilot project. Collaborations include projects to determine historic fire regimes - including the structure and composition at various scales, effectiveness of treatments such as prescribed fire in reducing forest flammability, meta-analysis of the effects of fire on ecosystem elements, and a study of the obstacles to making needed changes. The BVRC also provides extension services and hosts a variety of social media platforms, workshops and webinars and produces written material for the and practitioners to support the NWRI. Â

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,070

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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