Visualización y comparación de trayectorias de comportamiento potencial del fuego en escenarios de cambio climático y gestión forestal
Bibliographic record
Abstract
En la actualidad, existe una gran preocupación por los incendios forestales y su creciente impacto debido al cambio climático. El papel de la gestión forestal en la mitigación del riesgo de incendio, entendido como el diseño de tratamientos silvícolas o actuaciones específicas como quemas prescritas, es esencial. Para comprender la capacidad de la gestión forestal en la mitigación del riesgo (reducción del peligro de incendio y/o de sus impactos negativos) es crucial analizar los posibles escenarios de gestión (por ejemplo, promoción del uso de biomasa, fomento del stock de carbono o adaptación al cambio climático) en distintos contextos de evolución climática (basa-do en los Shared Socioeconomic Pathways). Es además de vital importancia considerar de mane-ra implícita el efecto del clima en la dinámica de las comunidades forestales, ya que su evolución y necesidad gestión están también supeditadas a las condiciones que se puedan dar en el futuro. En el presente Trabajo Fin de Máster, se ha diseñado una estrategia para la diseminación de los resultados de FIREPATHS “Trayectorias del peligro de incendio en escenarios de cambio climático y gestión”. Para ello, se ha diseñado e implementado un modelo de datos, elaborando una base de datos a partir del mismo. La estrategia de estructuración de datos permite el desarrollo de aplicaciones web mapping así como la comparación de los escenarios evaluados en el proyecto. Específicamente, se ha trabajado con indicadores de trayectorias de peligro meteorológico de incendios (basado en componentes del Canadian Fire Weather Index) y comportamiento del fuego (métricas de potencial de propagación del fuego y probabilidad de fuego de copa), lo que permite comprender el efecto del cambio climático en el potencial del fuego para decidir la estrategia de gestión más adecuada.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".