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Enregistrement W6959523045 · doi:10.7939/r3gt5fr9z

Mapping Canadian Wildland Fire Interface Areas

2016· dissertation· en· W6959523045 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePeanut Plant Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildland–urban interfaceInterface (matter)Fire protectionFirefightingGeographic information systemDistribution (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although wildland fires are a beneficial ecosystem process, they can also cause destruction to human-built structures and infrastructure, as evidenced by disasters such as the Fort McMurray fire in 2016 and the Slave Lake fires in 2011. This type of destruction occurs in the “wildland-urban interface” (WUI), which are areas where homes or other burnable community structures meet with or are interspersed within wildland fuels. In order to mitigate destructive WUI fires, basic information such as the location of these areas is required. Unfortunately, Canada does not have a national scale, high-resolution WUI map for use in research or fire management, which hinders our ability to study fires in WUI areas. Therefore, this study focused on defining and mapping the WUI for the national area of Canada, and analysed their spatial distribution and relationships with fuels, structures, and fires. Furthermore, two additional national maps were produced and analysed: a “wildland-industrial interface” (WII) map and an “infrastructure interface” map. These additional maps focus on the interface of wildland fuels with industrial structures (e.g. oil and gas or mining structures) for the WII, or with infrastructure values (e.g. transmission lines, railways, or roads) for the infrastructure interface. This study presents the first maps of these two interface types for anywhere in the world. Industrial structures and infrastructure are not traditionally defined as part of the WUI, but may require protection from fires and are important emerging issues. All three interface types (WUI, WII, and infrastructure interface) were defined as areas of wildland fuels which are within a variable-width buffer (maximum distance: 2400 m) from potentially vulnerable structures or infrastructure. Nationally, it was found that Canada has 32.3 million ha of WUI (3.8% of total national land area), 10.5 million ha of WII (1.2%), and 109.8 million ha of infrastructure interface (13.0%). Interface areas are typically most dense in the southern portion of the country (with the exception of the prairies and southern Ontario). Provinces with the largest amounts of interface include: Quebec, Ontario, Alberta, and British Columbia. However, the eastern provinces of Nova Scotia, New Brunswick, and Prince Edward Island have the highest densities of interface (interface as % of land area). Interface areas were also found to have higher than average hazardous fuel cover types, but lower than average area burned by wildfire. The results of this study, and in particular the interface maps, provide a baseline for future research, including fire risk mapping, change detection, and future predictions of interface areas. The maps produced in this study also have a wide variety of practical applications, including various topics in wildfire mitigation (e.g. FireSmart and industrial fire regulations), long-term planning (e.g. city planning and insurance), and wildfire decision support (e.g. fire prioritization and risk modelling).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,169 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
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