A framework to optimize the restoration and retention of large mature forest tracts in managed boreal landscapes
Notice bibliographique
Résumé
The decreasing abundance of mature forests and their fragmentation have been identified as major threats for the preservation of biodiversity in managed landscapes. In this study, we developed a multi-level framework to coordinate forest harvestings so as to optimize the retention or restoration of large mature forest tracts in managed forests. We used mixed-integer programming for this optimization, and integrated realistic management assumptions regarding stand yield and operational harvest constraints. The model was parameterized for eastern Canadian boreal forests, where clear-cutting is the main silvicultural system, and is used to examine two hypotheses. First, we tested if mature forest tract targets had more negative impacts on wood supplies when implemented in landscapes that are very different from targeted conditions. Second, we tested the hypothesis that using more partial cuts can be useful to attenuate the negative impacts of mature forest targets on wood supplies. The results indicate that without the integration of an explicit mature forest tract target, the optimization leads to relatively high fragmentation levels. Forcing the retention or restoration of large mature forest tracts on 40% of the landscapes had negative impacts on wood supplies in all types of landscapes, but these impacts were less important in landscapes that were initially fragmented. This counter-intuitive result is explained by the presence in the models of an operational constraint that forbids diffuse patterns of harvestings, which are more costly. Once this constraint is applied, the residual impact of the mature forest tract target is low. The results also indicate that partial cuts are of very limited use to attenuate the impacts of mature forest tract targets on wood supplies in highly fragmented landscapes. Partial cuts are somewhat more useful in landscapes that are less fragmented, but they have to be well coordinated with clearcut schedules in order to contribute efficiently to conservation objectives. This modeling framework could easily be adapted and parameterized to test hypotheses or to optimize restoration schedules in landscapes where issues such as forest fragmentation and the abundance of mature or old-growth forests are a concern.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».