Skogsbranden i Norra Lunsen 2017 : en fallstudie av brandens påverkan på vittring
Bibliographic record
Abstract
Bränder i skog och mark förväntas bli ett allt vanligare inslag i ett framtida klimat. Skogsbränder kan orsaka stora geomorfologiska förändringar i landskapet, bland annat genom vittring av block och berghällar. Antalet tidigare studier som berör vittring till följd av skogsbränder är begränsade till antal och många av de studier som finns är utförda i klimat och miljöer som skiljer sig från det vi har i Sverige. Det finns därför en relevans i att studera hur, och till vilken grad, skogsbränder påverkar vittringen av granitoida bergarter i Sverige. Med anledning av detta har en fallstudie av brandens påverkan på vittring utförts i Norra Lunsens Naturreservat. Syftet med studien var att undersöka hur vittringsgraden inom brandområdet i Norra Lunsen påverkats av skogsbranden 2017. Studien har till stor del bestått av fältstudier där såväl kvantitativa mätningar som observationer använts för att samla in data. Resultatet visar att det finns en mätbar skillnad på vittringsgraden inom brandområdet jämfört med övriga delar av Norra Lunsen. Det visar även att de olika geomorfologiska förutsättningarna inom brandområdet haft en inverkan på vittringsgraden.
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 | 0.011 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.091 | 0.038 |
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".