Historical Patterns of Natural Forest Management in Costa Rica: The Good, the Bad and the Ugly
Notice bibliographique
Résumé
We present an in-depth analysis of natural forest management practices in Costa Rica based on a new historical forestry GIS database encompassing five conservation regions in the country where selective logging has been prevalent for the last 18 years. Natural forest management refers to the selective logging practices for the production of timber in natural forest ecosystems. The study considers natural forest management plans developed following a standardized format, based on Forestry Law 7575, established in 1996. Our results show a positive aspect of forest management where a large percentage of the managed forest is still standing, contrary to other tropical countries where selective logging promotes land use change. The negative finding is that managed forest areas occur in the last remaining forest fragments outside of protected areas, which challenges the continuity of selective logging in the near and mid future due to the potential impoverishment of the isolated forest stands. The most negative aspect is the recent establishment, by law, of a very short return logging cycle (10–15 years—minimum cutting cycle) as it contradicts ecological studies showing that tropical forests require over 60 years for the forest structure and composition to return to a state similar to pre-logging states. Our results should inform decision makers and managers in conservation areas to review current policies and establish new benchmarks for sustainable forest management in the country.
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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 | 0,001 |
| 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 ».