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Enregistrement W8298118 · doi:10.1055/s-2008-1032820

Spatial and temporal patterns of wildfires in the Northern Alps

2010· article· en· W8298118 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Heel, Oliver Sass, Arne Friedmann, Karl‐Friedrich Wetzel

Notice bibliographique

RevueEGUGA · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsonBorealFire regimeTaigaPhysical geographyGeographyEnvironmental scienceForestryArchaeologyEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the surrounding of the Karwendel, Wetterstein and Mieminger Mountains we have identified c. 400 forest fires to date. The earliest detected fire dates to more than 2900 years; the largest one (in 1705) affected an area of several thousand hectares. Approximately 90% of the fires are man-made (negligence, arson, railway) which explains the concentration on the south-exposed slopes of the densely populated Inn valley. Most of the larger fires take place in the altitudinal belt between 1400 and 1900 m a.s.l.; apart from very few exceptions, they are restricted to southerly orientations. Locally, mean recurrence intervals of 200-300 years occur which is similar to e.g. boreal forests in Canada. We observed a strong seasonality with 40% of the fires occurring in spring and 30% in summer. There is a weak correlation with the weather conditions in the one or two weeks before the fire with dry periods promoting wildfire ignition and burnt area size; however, there are many exceptions from the rule. The 1940ies stands out for more than twice as much fires than in all other decades which is both due to climatic and anthropogenic causes. Today, there is an apparent trend towards more frequent and smaller fires. The frequency is biased by the multitude of available documentation today (e.g. websites of fire brigades), while the decreasing size is due to improved fire fighting. Additional first results of the charcoal records in soils and mires will be presented at the meeting.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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