Disaster risk management tipping points: impacts of extreme wildfire events and the resulting need for layered disaster risk management solutions
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire regimes are changing globally with an increase in global burned area and changes in fire characteristics. Recent research shows that the number of extreme fire events is increasing exponentially and events such as the most recent fires in Los Angeles in the U.S. (2025), the Hawaii fires (2023), Canada’s record-breaking fires (2023), the largest recorded fires in Greece-Europe (2023) and the 2025 European fire season underpin this observation. Extreme wildfire events (EWEs) thereby pose new challenges and limits to managing disaster risk. This refers not only to response operations but also to “conventional” preventive measures such as the creation of buffer zones that may no longer be effective. This paper depicts several limits of conventional wildfire risk management measures towards EWEs and introduces the concept of disaster risk management tipping points (DRM TPs) as critical thresholds that necessitate a revised set of disaster risk management strategies. Building on a bibliographic review, we depict the novelty of the concept and apply it to selected illustrative examples. We propose that this conceptualisation is useful when developing “layered” or diversified risk management approaches for different types of wildfire events including extremes. It may also leverage and shift the discussion around responsibilities in managing risk in terms of public versus individual contributions, the distribution of investments as well as related aspects of justice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».