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Enregistrement W2048427750 · doi:10.5558/tfc80061-1

Birds as indicators of sustainable forest management

2004· article· en· W2048427750 sur OpenAlexaffvenue
Lisa Venier, Jennie Pearce

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental resource managementSustainable forest managementDisturbance (geology)Forest managementContext (archaeology)HabitatSustainable managementPopulationEcological indicatorEcologyGeographySustainabilityAgroforestryEnvironmental scienceEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the potential of birds as indicators of sustainable forest management. Several reviews have been critical of birds as indicators of environmental change, and we discuss the major criticisms in the context of forest management. We address these criticisms by suggesting alternative approaches for an indicator research program including the use of focussed studies to identify cause-and-effect relationships, habitat modelling to act as a surrogate to extensive monitoring of populations, and spatially-explicit population modelling (1) to conduct exploratory sensitivity analysis to identify the most important parameters; (2) to incorporate the spatial configuration of habitat into consideration of the impacts of management; (3) to anticipate future impacts as an alternative to measuring past impacts; (4) and, as a means of evaluating alternative management scenarios including natural disturbance regimes. Birds are unlikely to be able to act as a precise tool for the measurement of some forest condition, but they could be useful indicators of sustainable forest management as part of an iterative research program. Key words: sustainable forest management, biological indicators, forest birds, habitat modelling, population modelling, natural disturbance regimes

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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