Skogsbranden i Norra Lunsen 2017 : en fallstudie av brandens påverkan på vittring
Notice bibliographique
Résumé
Bränder i skog och mark förväntas bli ett allt vanligare inslag i ett framtida klimat. Skogsbränder kan orsaka stora geomorfologiska förändringar i landskapet, bland annat genom vittring av block och berghällar. Antalet tidigare studier som berör vittring till följd av skogsbränder är begränsade till antal och många av de studier som finns är utförda i klimat och miljöer som skiljer sig från det vi har i Sverige. Det finns därför en relevans i att studera hur, och till vilken grad, skogsbränder påverkar vittringen av granitoida bergarter i Sverige. Med anledning av detta har en fallstudie av brandens påverkan på vittring utförts i Norra Lunsens Naturreservat. Syftet med studien var att undersöka hur vittringsgraden inom brandområdet i Norra Lunsen påverkats av skogsbranden 2017. Studien har till stor del bestått av fältstudier där såväl kvantitativa mätningar som observationer använts för att samla in data. Resultatet visar att det finns en mätbar skillnad på vittringsgraden inom brandområdet jämfört med övriga delar av Norra Lunsen. Det visar även att de olika geomorfologiska förutsättningarna inom brandområdet haft en inverkan på vittringsgraden.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,038 |
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 ».