Effects of Variation on Harvest Limits for Nontimber Forest Species in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Successful conservation of nontimber products and their rainforest habitats requires the identification of optimal harvest regimes, the accurate estimation of maximum harvest limits, and the implementation of those limits by local harvesters. We used a combination of participatory research techniques and demographic modeling to determine maximum sustainable harvest rates of the bromeliad Aechmea magdalenae in the buffer zone of the Los Tuxtlas Biosphere Reserve in Mexico. We examined the effects of three types of variation on maximum harvest rates: variation between forest types, between harvest regimes, and over time. We also tested the accuracy of estimating maximum harvest limits using matrix‐model projections of unharvested populations. Maximum harvest rates of ramets from secondary forest populations were much higher than from primary‐forest populations. Likewise, variation in local harvest regimes had a large effect on maximum harvest rates. Populations concurrently harvested for leaves and ramets had higher maximum sustainable levels of ramet harvest than those harvested for ramets only. Simulations using harvested and unharvested populations yielded significantly different estimates of maximum sustainable harvest limits, indicating that methods for calculating maximum harvest limits that assume linear responses to harvest may lead to erroneous conclusions. Active participation in the research process enabled local harvesters to accept as valid the harvest limits determined in this study, to switch to using a more sustainable harvest regime, and to pass a local law prohibiting the destruction of their remaining primary forest because of its potential as A. magdalenae habitat.
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 | 0,000 |
| 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 ».