FORESTS, FIRES and STOCHASTIC MODELLING John Braun (University of Western Ontario),
Notice bibliographique
Résumé
Statisticians have an important role to play in the study of various aspects of forestry. The objective of the BIRS workshop was to facilitate interaction between statisticians and researchers that study forest fires and forest ecology. One theme that emerged in several of the keynote talks as well as in the roundtable discussions was the importance of melding science with statistics. In some of the talks, physically reasonable differential equation models as well as other types of deterministic models were augmented to incorporate the natural variability inherent in some of the systems observed (e.g. animal trajectories, weather, fire behaviour). It is likely that advances in forestry science and statistics will be made rapidly, if these types of approaches are emulated in other situations. As this report will indicate, the outcome of this meeting was enhanced collaboration among these groups of researchers and an increase in energy and enthusiasm to solve open forestry-related statistical problems. This report begins with a brief overview of the field (forest fire and forest ecology research). The next section gives summaries of the main presentations. The subsequent section highlights some of the progress made during the workshop; summaries of four roundtable discussions are contained there. This report con-cludes with an outline of the collaborations that are emerging as a result of this highly inter-disciplinary workshop. A brief bibliography is given at the end; a more extensive bibliography can be obtained from
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».