Forest restoration following surface mining disturbance: challenges and solutions
Notice bibliographique
Résumé
Many forested landscapes around the world are severely altered during mining for their rich mineral and energy reserves. Herein we provide an overview of the challenges inherent in efforts to restore mined landscapes to functioning forest ecosystems and present a synthesis of recent progress using examples from North America, Europe and Australia. We end with recommendations for further elaboration of the Forestry Reclamation Approach emphasizing: (1) Landform reconstruction modelled on natural systems and creation of topographic heterogeneity at a variety of scales; (2) Use and placement of overburden, capping materials and organic amendments to facilitate soil development processes and create a suitable rooting medium for trees; (3) Alignment of landform, topography, overburden, soil and tree species to create a diversity of target ecosystem types; (4) Combining optimization of stock type and planting techniques with early planting of a diversity of tree species; (5) Encouraging natural regeneration as much as possible; (6) Utilizing direct placement of forest floor material combined with seeding of native species to rapidly re-establish native forest understory vegetation; (7) Selective on-going management to encourage development along the desired successional trajectory. Successful restoration of forest ecosystems after severe mining disturbance will be facilitated by a regulatory framework that acknowledges and accepts variation in objectives and outcomes.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».