The use of the natural range of variability for identifying biodiversity values at risk when implementing a forest management strategy
Notice bibliographique
Résumé
The Natural Range of Variability is a concept used under the ecosystem management paradigm that means understanding the disturbance-driven spatial and temporal variability of the ecological systems and mimicking them in management strategies. With this project, we developed a framework that permitted addressing biodiversity issues under the lens of the Natural Range of Variability (NRV) for a managed public forest in central-west Alberta. To do so, we brought together a spatial harvest scheduler, a fire and succession landscape simulator, and a toolbox of biodiversity indicator models. Indicator models, that encompass landscape configuration, ecosystem diversity, stand internal habitat features and speciesspecific habitat supply models, were applied on the outputs of the landscape dynamics simulator to define the NRV. The risk of losing biodiversity values in applying the forest management strategy was addressed by comparing indicators outputs over the simulation horizon with their respective NRV. Results demonstrate that no forest-age-related indicator evaluated on the harvest scheduler output shows an important deviation from the NRV. However, in regards to forest cover types there is obviously a loss in ecosystem diversity, as a direct effect of the stand composition control of the silvicultural strategies. We found that patch size distribution is generally compliant with the NRV, although we observed more large patches and better connectivity for old growth patches under fire-driven landscapes. We also found that downed woody debris volume and many understory vegetation (ground lichen, herb and shrub) covers were at risk. Over the seventeen wildlife species, we detected nine species that could be jeopardized by important loss of habitats. Back-tracking bottleneck forest conditions that put these biodiversity values at risk has allowed development of recommendations with regards to landscape design and adapted practices. Key words: BAP toolbox, fire-driven landscape, natural disturbance regime, ecosystem diversity, landscape configuration, wildlife habitat models, risk analysis
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».