Current capacity to conduct ecologically sustainable forest management in northeastern Canada reveals challenges for conservation of biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Long-term exploitation of boreal ecosystems often results in a reduced range of ecological conditions that threatens several species. In most boreal jurisdictions, the northern extent of commercial forestry corresponds to economical rather than ecological considerations. Our general objective is to offer guidance for sustainable boreal forest management by using a biodiversity criterion based on three indicators. The first two indicators are part of a coarse filter referring to the proportion and fragmentation of tall, dense forest habitats, whereas a third one uses a fine filter for specific requirements of boreal caribou. We applied the methodology with and without anthropogenic disturbances on 1114 land districts to contrast the preindustrial potential and current capacity of Quebec’s boreal forest to support forest management. Originally, 826 districts (74%) were above the 20% cutoff value for the minimum proportion of tall, dense forest habitats. Among the 567 districts currently under forest management, 45 did not reach this value because of past anthropogenic disturbances. Originally, 88% of the districts had sufficient undisturbed habitats to maintain caribou populations, but anthropogenic disturbances reduced this proportion to 51%. The proposed methodology could contribute to delineating areas where sustainable forest management can be implemented. Our results also clearly show that management targets of the last decades were insufficient to prevent loss of habitats below strict minimum ecological thresholds. Our approach offers a general framework that could be adapted to other forested regions to attain similar biodiversity conservation objectives.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».