Assisted Migration: Adapting Forest Management to a Changing Climate
Notice bibliographique
Résumé
Forestry practitioners are increasingly interested in how to adapt practices to accommodate predicted changes in climate. One forest management option involves helping tree species and seed sources (populations) track the movement of their climates through “assisted migration”: the purposeful movement of species to facilitate or mimic natural population or range expansion. In this paper, we discuss assisted migration as a climate change adaptation strategy within forest management. Substantial evidence suggests that most tree species will not be able to adapt through natural selection or migrate naturally at rates sufficient to keep pace with climate change, leaving forests susceptible to forest health risks and reduced productivity. We argue that assisted migration is a prudent, proactive, inexpensive strategy that exploits finely tuned plant-climate adaptations wrought through millennia of natural selection to help maintain forest resilience, health and productivity in a changing climate. Seed migration distances being considered in operational forestry in British Columbia are much shorter than migration distances being contemplated in many conservation biology efforts and are informed by decades of field provenance testing. Further,only migrations between similar biogeoclimatic units are under discussion. These factors reduce considerably the risk of ecological disturbance associated with assisted migration. To facilitate the discussion of assisted migration, we present three forms of assisted migration, and discuss how assisted migration is being considered internationally, nationally, and provincially. Finally, we summarize policy and research needs and provide links to other resources for further reading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».