Is regulated even-aged management the right strategy for the Canadian boreal forest?
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, there has been an increasing interest in the development of forest management approaches that are based on an understanding of historical natural disturbance dynamics. The rationale for such an approach is that management to favour landscape compositions and stand structures similar to those of natural ecosystems should also maintain biological diversity and essential ecological functions. In fire-dominated landscapes, this approach is possible only if current and future fire frequencies are sufficiently low, in comparison to pre-industrial fire frequency, that we can substitute fire with forest management. I address this question by comparing current and future fire frequency to historical reconstruction of fire frequency from studies in the Canadian boreal forest. Current and simulated future fire frequencies using 2× and 3×CO 2 scenarios are lower than the historical fire frequency for most sites, suggesting that forest management could potentially be used to recreate the forest age structure of fire-controlled pre-industrial landscapes. Current even-aged management, however, tends to reduce forest variability: for example, fully regulated, even-aged management will tend to truncate the natural forest stand age distribution and eliminate overmature and old-growth forests from the landscape. The development of silvicultural techniques that maintain a spectrum of forest compositions and structures at different scales in the landscape is one avenue to maintain this variability. Key words: boreal forest, even aged management, fire regime, old-growth forests, climate change, partial cutting
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».