Evaluation of Selected Mitigation Strategies for Reducing Forest Fire-induced Risk
Notice bibliographique
Résumé
The aim was to study post-fire perceptions of selected mitigation strategies for wildland fire- induced risks proposed in a previous scientific study for the communities situated within the forested areas. Consequently, we considered engaging relevant professionals in the Regional Municipality of Wood Buffalo (RMWB), Alberta who experienced the costliest wildland fire occurrences in Canadian history known as the 2016 Horse River Fire (HRF). To meet our goal, we formulated a questionnaire based on the scientific evidence presented in a previous study and con-ducted a structured survey. Our results revealed that 24 professionals participated in the survey during the June 2020-April 2021 period, providing a 32% response rate. We observed that a high percentage of the participants agreed (i.e., between 63% and 80%) with the proposed wildland fire-induced risk mitigation strategies, including the presence of no to little vegetation in the 30 m buffer zone from the wildland–urban interface (WUI), extending the 30 m buffer zone to 70 m from the WUI, constructing a 70 m width ring road around the communities, and parking lots of the social infrastructures in the fringe of the communities encountering to the forest. We also found other views, including the use of non-combustible and fire-resistant construction materials, and developing the 70 m buffer zone as a recreational space.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».