Modelled impact of Norway spruce logging residue extraction on biodiversity in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Logging residues are increasingly being extracted for bioenergy purposes. This study estimates how extraction of fine woody debris (FWD) may affect the overall habitat availability for 577 species of wood- and bark-inhabiting basidiomycetes, beetles, and lichens in Sweden using Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst.) as their primary substrate. We combined modeling of (i) the amount of various types of woody debris available throughout a forest rotation in managed forests with (ii) a classification of each species’ associations with different types of wood. In three different regions, we compared a scenario with no logging residue extraction with three different levels of extraction. Our results suggest that the extraction may cause a 35%–45% reduction in aboveground FWD and a more than 20% decline in the potential amount of substrate for about 50% of the species (affecting basidiomycetes and beetles more than lichens). The intensified forestry during the last century has, however, steadily increased the production of FWD. Furthermore, no red-listed species is primarily associated with logging residues of Norway spruce. Therefore, the current situation in Sweden with extraction of 70% of Norway spruce FWD on 50% of the clearcuts probably constitutes a minor contribution to the regional extinction risks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».