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Notice bibliographique
Résumé
In Canada, fire danger maps are generated daily by the Canadian Forest Fire Danger Rating System from weather station records. Such maps are limited spatially because they are produced from point-source weather measurements. Thus, remote sensing was investigated as an alternative. Thermal infrared NOAA-AVHRR images were used to describe pre-fire conditions of 24 large fires, occurring in 1994 in the Northwest Territories, Canada. Values of daily mean surface temperatures and fire weather index for burned areas were compared with those of surrounding unburned areas during an 11 day period prior to and on the day of fire ignition. It was hypothesized that: (i) mean surface temperature will increase as fire ignition dates approach; (ii) mean surface temperature within burned areas will be greater than within unburned areas; (iii) surface temperature will be positively related to the fire weather index. A positive trend in mean surface temperature was observed as ignition dates approached, but high percentages of cloud contamination made it difficult to follow each fire day to day. Similar trends were observed over unburned areas. A good relationship was found between surface temperatures and fire weather indices. Limitations and possible improvements of this study are also presented. Keywords: NOAA-AVHRR surface temperature, fire weather index, fire danger, Northwest Territories, northern boreal forests 1.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,639 | 0,547 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».