Salvage logging in the boreal and cordilleran forests of Canada: Integrating industrial and ecological concerns in management plans
Notice bibliographique
Résumé
Fire has been part of the North American boreal and cordilleran ecosystems for thousands of years. Because fire and harvesting compete directly for the same wood supply, and provinces have, within the last few decades, tended to reach their annual allowable cut, salvage logging has emerged as a practice to minimize the impact of fire on long-term wood supply. In most parts of the boreal and cordilleran forests, fire-killed boles rapidly degrade after their death, as wood-boring insects, stain, wood-decay fungi and checking lead to significant loss of grade or volume in the months following the fire. Because of this impending degradation, salvage operations are often hurried and other considerations, including the potential ecological impacts of salvage logging, have seldom been taken into consideration when defining harvesting strategies. The ecological consequences of rapid salvage have been widely studied only in the last 5 years, and it is now clear that salvage logging can have negative impacts on natural regeneration by seed, water quality, and fire-associated animal species. In this paper, we review both industrial and ecological constraints to salvage logging and discuss how both can be integrated in salvage plans. In particular, we focus on the issues of salvage timing and retention. At this point, some type of retention of merchantable stands, even if only for a few years, appears to be the only way to alleviate the negative ecological impacts of post-fire logging. On-site operational constraints, e.g., stands that cannot be harvested due to lack of accessibility, represent an important starting point for any retention strategy. Key words: boreal forest, forest fires, salvage logging, biodiversity, natural disturbances, regeneration after fire
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».