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Record W4402825173 · doi:10.1139/cjfr-2024-0230

La saison des feux de forêt 2023 au Québec: un aperçu des conditions extrêmes, des impacts, des leçons apprises et des considérations pour l'avenir

2024· article· fr· W4402825173 on OpenAlexaffvenueabout
Yan Boulanger, Dominique Arseneault, Annie Claude Bélisle, Yves Bergeron, Jonathan Boucher, Yan Boucher, Victor Danneyrolles, Sandy Erni, Philippe Gachon, Eliane Grant, Pierre Grondin, Jean-Pierre Jetté, Guillemette Labadie, Mathieu Leblond, Alain Leduc, Jesus Pascual Puigdevall, Martin‐Hugues St‐Laurent, Junior A. Tremblay, Kaysandra Waldron

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Forest Research · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFire effects on ecosystems
Canadian institutionsEnvironment and Climate Change CanadaGDG EnvironnementUniversité LavalCree Board of Health and Social Services of James BayUniversité du Québec à ChicoutimiCanadian Forest ServiceUniversité du Québec à MontréalResolute Forest Products (Canada)Ministère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Centre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesCégep de l'Abitibi TémiscamingueMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à RimouskiNatural Resources Canada
FundersH2020 European Research Council
KeywordsForestryEnvironmental scienceGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

La saison des feux de forêt de 2023 au Québec, marquée par des conditions extrêmement chaudes et sèches, a établi de nouveaux records en brûlant 4,5 millions d'hectares. Cette situation est directement liée aux impacts persistants et en augmentation du changement climatique. Cette étude examine les conditions météorologiques exceptionnelles ayant mené aux feux et évalue leurs impacts significatifs sur le secteur forestier, la gestion des feux, les habitats du caribou boréal, et met particulièrement en lumière les répercussions profondes sur les communautés des Premières Nations. Les feux ont entraîné une baisse significative de la productivité des forêts et de l'approvisionnement en bois, submergeant les équipes de gestion des feux et nécessitant des évacuations massives. Le territoire et les communautés des Premières Nations ont été profondément affectés, confrontés à de graves problèmes de qualité de l'air et à des bouleversements considérables. Si l'impact sur l'habitat du caribou a été modeste dans l'ensemble de la province, les répercussions écologiques, économiques et sociales ont été considérables. Pour atténuer les impacts à venir des prochaines saisons de feux de forêt extrêmes, une avenue suggérée serait de modifier les pratiques d'aménagement forestier afin d'accroître la résilience et la résistance des forêts, d'adapter les structures industrielles aux nouvelles sources d'approvisionnement en bois et d'améliorer les stratégies de lutte contre les feux et la gestion des risques. De même, une approche globale et unifiée de la gestion des risques qui incorpore les leçons apprises de la saison des feux de 2023, tout en prenant en considération les changements climatiques actuels est suggérée. L'étude souligne le besoin urgent d'une meilleure planification et de mesures proactives pour réduire les risques et les impacts croissants des feux de forêt dans un climat changeant.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.030
Threshold uncertainty score0.218

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.288 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes3
Has abstractyes

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