Is <i>Intensive Forest Management</i> a misnomer? An Ontario-based discussion of terminology and an alternative approac
Notice bibliographique
Résumé
The term forest management refers to the science and business of operating a forest property, which, on Crown lands in Ontario, is typically a forest management unit. Silviculture is a component of forest management that refers to the suite of stand-level activities used to control stand composition and growth. Intensive forest management (IFM) is a concept that has been discussed and considered in Ontario for at least 30 years. Originally, it referred to an intensively managed forest in which most stands are subject to relatively intensive silvicultural practices. Over time, both professional foresters and stakeholders began using the term IFM as if it were synonymous with intensive silviculture. As a result, IFM has been inappropriately used to reference stand-level activities in several published definitions and key policy documents, creating confusion among the science community, professionals, and the public. This confusion has made it difficult to implement aspects of the 1999 Ontario Forest Accord, which calls for the use of IFM (meaning intensive silviculture) to increase forest growth and productivity in some areas to offset the withdrawal of lands for parks and protected areas. We call on forest managers to refer to the term IFM correctly and to portray forest management to stakeholders as consisting of a portfolio of natural and/or anthropogenic disturbance regimes. With this approach, forest managers could more meaningfully define the intensity of forest management and silviculture on their landbase.Key words: forest policy, land use planning, intensive silviculture, portfolio concept of forest management, triad principle of land-use zoning, Forest Research Partnership, NEBIE Plot Network
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».