Distribution and Characteristics of Lightning-Ignited Wildfires in Boreal Forests - the BoLtFire database
Notice bibliographique
Résumé
This repository holds a dataset of lightning-ignited wildfires across the boreal biome. The BoLtFire dataset covers the period 2012 to 2022 and encompasses 6,228 fires - 2,042 in North America and 4,186 in Eurasia. The layers included in this dataset are: FireID, StartDate, EndDate, FireYdear, AreaHa (burned area), ClassSize, BiomeName, EcoBiome, EcoName, EcoID, Realm, LCDN (Land cover number), LCName (land cover name), Country, Continent, HoldoverD (days), HoldoverRD (holdover rounded), IgnLat (Ignition location Latitude), IgnLong (Ignition Location Longitude), DisPol (Distance of the ignition location to the fire perimeter if it is located outside the polygon), and PerCheck (designates if the ignition location is within the fire perimeter or oustide the perimeter). The datasets are available per continent (North America, Europe, and Asia) as shapefiles. The spatial reference system is Global LANd Cover mapping and Estimation (GLANCE) Grids - Version 01 CRS. *Please note: Versions 1 and 2 are missing LIW from Canada between 2021-2022.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,019 |
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 ».