A literature review on WUI fire susceptibility using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
This report comprises a literature review on the use of machine learning (ML) in fire susceptibility/hazard mapping, fuel mapping/characterization and experimental work on ember-driven ignition. This review is part of the CRBE WUI Fire Hazard Assessment tool project. Previously, a literature review on the use of ML in fire dynamics and detection was conducted (Report A1-017985). The scope of the review involves: 1. Providing an overview of theoretical fundamentals on the ML applied in the literature. 2. Identifying the literature involved in ML in fire susceptibility/hazard mapping and fuel mapping/characterization. 3. Identifying the literature involved in experimental ember-driven ignition in as a guide to the data required to develop the ML-based tool. Machine learning has been recently utilized in various applications and fields of science and technologies with impressive results. With this in mind, several studies employed machine learning for WUI fire incidents. The aim of previous studies in this literature have been to use machine learning methods for prediction of fire susceptibility (hazard) maps as well as maps of fuel characteristics. Overall, the trend found that ML-based methods, and in particular deep learning methods, were outperforming traditional methods such as linear and logistic regression in both fire susceptibility/hazard mapping and fuel mapping/characterization. With regards to the proposed CRBE WUI Ember Hazard Assessment tool project, this literature review shows that no study has examined the strict use of ML in the prediction of ignition probabilities/risk based on ember-driven ignition, but a similar study using machine learning to predict firebrand areal mass density and firebrand areal number density was found. Many studies have experimentally documented solely ember-driven ignition, and this data can be used in a ML algorithm. However, this literature review also identified gaps in the literature that can be addressed by additional experimental work that would enhance the proposed ML-based tool. Additionally, the literature presented novel work coupling thermal radiation with ember-driven ignition. These studies serve as a foundation for understanding the mechanisms behind WUI fires and as a foundation to a more complex ML-based algorithm that can predict coupled thermal radiation and ember-driven ignition.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».