Fatal fire scenarios in Canadian houses
Notice bibliographique
Résumé
In Ontario, from 1995 to 1998, 65% of fires and 95% of deaths occurred in residential buildings. Within these residential fires, approximately 66% of the fires and 57% of the deaths occurred in houses (detached, semi-detached and attached houses). From 1995 to 1997, the average number of fires that occurred in houses was 5,429 per year, the average number of deaths was 67 and the average dollar loss was $21,800 per fire. For this report, the Ontario fire statistics related to houses were analyzed to identify the fire scenarios that were associated with the greatest number of deaths per fire. The definition of a fire scenario includes the area of fire origin, the ignition source and the object first ignited. The identification of fatal fire scenarios will help identify the major fire concerns in houses and where future research efforts should be directed. In terms of future research effort, the frequent fatal fire scenarios that had the most deaths per fire can be used in fire simulations, either by fire modeling or experimentation, to determine why such fire scenarios have been so fatal. Such simulation studies will help identify fire protection measures that can be used in houses to improve fire safety. The Ontario fire statistics were used as they were readily available from the Office of the Fire Marshal. Also Ontario has one of the largest fire databases in Canada. It is assumed that the results of the present analysis can be applied to other houses in Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».