Old-growth Forests: Anatomy of a Wicked Problem
Notice bibliographique
Résumé
Old-growth forest is an often-used term that seems to be intuitively understood by ecologists and forest managers, and the wide-ranging discussion of its social and ecological values suggests it has currency among the general public as well. However, a decades-long discourse regarding a generally acceptable definition of old-growth, in both conceptual and practical terms, has gone largely unresolved. This is partially because old-growth is simultaneously an ecological state, a value-laden social concept, and a polarizing political phenomenon, each facet of its identity influencing the others in complex ways. However, the public, scientific, and management discourse on old-growth has also suffered from simplifying tendencies which are at odds with old-growth’s inherently complex nature. Such complexity confounds simple or rationalistic management approaches, and the forest management arena has witnessed the collision of impassioned and contradictory opinions on the ‘right way’ to manage old-growth forests, ranging from strict preservationism to utilitarian indifference. What is clear is that management approaches that circumvent, trivialize, eliminate, or ignore old-growth’s inherent complexity may do so at the expense of the very characteristics from which old-growth derives its perceived value. We explore the paradoxes presented by the various approaches to old-growth description and definition and present some plausible paths forward for old-growth theory and management, with a particular focus on managed forests.
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) | 0,006 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».