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Enregistrement W4417516902 · doi:10.1071/wf24223

Effect of moisture content and canopy height on flammability of gorse (Ulex europaeus) shrubs measured in a large-scale oxygen consumption calorimeter

2025· article· en· W4417516902 sur OpenAlexaff
Katharine O. Melnik, Andrés Valencia, Marwan Katurji, H. Grant Pearce, Oleg M. Melnik, G. L. Baker, Tara Strand, Hugh Wallace

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlammabilityWater contentCanopyIgnition systemCombustionShrubCone calorimeterShrubland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Vegetation flammability is strongly influenced by fuel load, structure and moisture content (MC). Previous studies often tested individual plants or plant parts, limiting their relevance to landscape-scale fire modelling. Aims This study aimed to assess how MC and canopy height affect gorse shrub flammability using a new area-based approach. Methods Combustibility, sustainability and consumability of 36 gorse shrubs of three heights (0.9, 1.3 and 1.7 m) and two MC conditions (dried and fresh), each representing 2 m2 of gorse canopy, were tested in a large-scale oxygen consumption calorimeter using a novel sample preparation protocol and a custom 0.91 MW ignition system. Key results The reduction in energy release between fresh and dried shrubs aligned with the energy absorbed by water contained in fine particles (0–5 mm). Most flammability metrics were affected by shrub height and MC, although heat release per unit of consumed dry mass did not change with MC. Conclusions Water in fine fuels limits total heat release by reducing the combustion of larger particles. Taller gorse canopies generate more heat owing to higher fuel loads. Implications The proposed area-based flammability testing approach supports integration with remote sensing data, enabling improved physics-based fire behaviour models and risk assessments in shrubland ecosystems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,233 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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