APLICACION DEL INDICE METEOROLOGICO DE INCENDIOS CANADIENSE EN UN PARQUE NACIONAL DEL CENTRO DE MEXICO
Bibliographic record
Abstract
Entre los sistemas de alerta temprana de incendios forestales destaca el desarrollado por el Servicio Forestal de Canadá, denominado Fire Weather Index (FWI). Con el fin de contribuir a la creación de un sistema de alerta temprana, se utilizó este índice para determinar las condiciones de peligro a incendios en el Parque Nacional Malinche a partir de una serie de datos diarios de enero 2004 a octubre 2009 de cinco estaciones meteorológicas automáticas instaladas en el parque a una altitud de 3,000 m, se hicieron los cálculos de los elementos que contiene el índice; para ello, se empleó la versión automatizada del Canadian Forest Fire Danger Rating System. Se realizaron correlaciones y se crearon cuatro categorías con los valores de los componentes, según la frecuencia de incendios y el área siniestrada. También, se señalaron, los valores de temperatura máxima y mínima, humedad relativa y lluvia por categoría. Se constituyeron los umbrales mínimos de gran peligrosidad a incendios para cada uno de los elementos. En el caso del código de humedad de los combustibles finos, el umbral se estableció en 80 puntos; de superarse este valor, el número de incendios por día se incrementa sustancialmente. El código de sequía, el Índice de dispersión inicial del fuego; así como, el Índice acumulado fueron los más significativos en relación a la frecuencia de incendios, por lo que se calculó la probabilidad de estos eventos, para ciertos intervalos de los elementos considerados.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".