Orchestrating Ecosystem Management: Challenges and Lessons from Sequoia National Forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Numerous agencies and organizations have adopted the concept of ecosystem management as a guiding principle in natural resource management. Despite this widespread interest, no single definition of ecosystem management has been accepted, and there are no specific guidelines or standards by which to apply the concept. I examined how one federal agency, the U.S. Forest Service, is applying the principles of ecosystem management at a local level. I present a case study examining management of giant sequoia ( Sequoiadendron giganteum ) in Sequoia National Forest, California, to illuminate the challenges of practicing ecosystem management by associating on‐the‐ground management activities with ecosystem management themes, characteristics, and mechanisms identified in academic, industry, and agency literature. Experience at Sequoia National Forest suggests that the application of ecosystem management is compromised by poor relations between managers and stakeholders, multifarious policy requirements, budgetary uncertainty, and limited ecological research on which to base management decisions. To facilitate successful application of ecosystem management in the future, I recommend that managers (1) build confidence and trust in the process, (2) acknowledge bias, (3) reconcile policy and funding constraints with long‐term planning, (4) invest in scientific research, data collection, and monitoring capacity, and (5) explore the relationship between values and science. These recommendations, although based on the U.S. Forest Service experience, are relevant to natural resource management in general.
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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) | 0,001 | 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 ».