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Enregistrement W6989954969

Comparison of forest fire suppression in Quebec and Sweden : a historical review, 1998-2015

2018· other· en· W6989954969 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton) · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBangor UniversityEuropean Commission
Mots-clésPopulationPopulation varianceExclosureLimitingWork (physics)Term (time)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared two suppression systems in Quebec and Sweden: a centralized wildfire agency working with remote fires in Quebec, and a decentralized fire suppression system in Sweden, with each municipality responsible for extinguishing fires in their community. Their management approaches reflect differences in population density and land area. To understand these study areas, this study collected 25 variables, from eight national databases, that describe suppression cost, area burned, and financial efficiency for fires in 1998-2015. Descriptive analysis (histograms and frequency distributions) compared the two areas, revealing that Sweden had more fires (39,146 versus 11,211), that burned less area (0.92 ha versus 115.6 ha on average), with a lower protection cost (CAD548/ fire versus CAD10,151/ fire), and better efficiency than Quebec. Excluding fires <0.1 ha, the Swedish fires cost less to extinguish per area burned (an average of CAD839/ ha, annually, versus CAD1,860/ ha) and had a lower cost per area protected (an annual average of CAD0.04/ ha versus CAD0.52/ ha). Due to remote fire transportation needs, Quebec used more aircraft, but employed fewer people per fire. Quebec typically sent four people to the fire, while Sweden typically sent six.
\n
\nTo understand how firefighting agencies can suppress fires effectively and efficiently, linear models statistically evaluated the effect of suppression effort (personnel, aircraft), while controlling for climate, vegetation, remoteness, and location. Multiple lognormal models were evaluated using Akaike Information Criteria. Visual inspection of residual plots confirmed homoscedasticity, linearity, and normality assumptions. Each model used 9-16 significant variables to explain the variance and likeliness of cost (F(23,1549)=3275, p<0.001, R2 = 97.96%, AIC = 14.73), area burned (F(43,975)=210.6, p<0.001, R2 = 89.85%, AIC = 2786), and efficiency (F(23,1549)=3866, p<0.001, R2 = 98.26%, AIC = 14.73). Aircraft hours contributed more to the cost than person hours (0.59% versus 0.30% increase in cost, given a one percent increase in hours worked, p<0.001). However, person hours decreased area burned more than aircraft hours (-0.66% versus -0.31% change in area burned per one percent increase in hours worked, p<0.001). With a lower cost and larger decrease in area burned, it was more efficient (less cost per area burned) to use people than aircraft (0.30% versus 0.59% increase in cost per area burned given one percentage increase of hours worked, p<0.001). A larger, fulltime crew had a bigger impact on decreasing area burned than did temporary helpers (-0.41% versus -0.31% decrease in area burned given a percentage increase of people working, p<0.01). Therefore, the best way to suppress a fire quickly, cheaply, and efficiently is for a strong, initial attack with larger, fulltime crews.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,285 · 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