Conserving biodiversity in managed forest landscapes: The use of critical thresholds for habitat
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, as in other large forested countries of the world, managers and scientists alike question what can happen to forest biodiversity under long-term industrial forest management. Recent studies may help us understand how species react when habitat is lost past a certain threshold in the landscape. In the case of population, a “critical threshold for habitat” does exist in forested habitat, which is defined by the minimal proportion of habitat needed to be preserved to avoid drastic population declines or massive species loss. In this paper, two types of thresholds are described, the first refers to population, and the second refers to the community of species. Many ecologists agree with the assumption that the specialist, sensitive species are the first to disappear (local extirpation for specialist species). For most species with large home range (such as birds), the threshold may generally be located between 30% and 40% of the habitat still remaining, compared to the proportion observed under a natural disturbance regime. We suggest, in order to protect the most sensitive species and to deal with uncertainty associated with thresholds, to maintain at least 40% of residual habitats. Although there is still much to understand concerning these thresholds, we nevertheless recommend their use for the diagnostic analysis that must be performed in the context of forest management planning and biodiversity conservation, as these thresholds could represent the minimal proportion of habitat to preserve integrity of the forest ecosystem. However, to be effective, the application of thresholds should be based on detailed knowledge of ecosystem characteristics and dynamics. Key words: ecological threshold, forest management, forest ecosystem, habitat loss, older or late-seral forests, population, community, biodiversity, conservation
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».