Towards adaptive fire management for biodiversity conservation: Experience in South African National Parks
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the experience gained in three South African national parks (Kruger, Table Mountain and Bontebok) with regard to the adaptive management of fire for the conservation of biodiversity. In the Kruger National Park, adaptive approaches have evolved over the past 15 years, beginning initially as a form of ‘informed trial and error’, but progressing towards active adaptive management in which landscape-scale, experimental burning treatments are being applied in order to learn. In the process, significant advances in understanding regarding the role and management of fire have been made. Attempts have been made to transfer the approaches developed in Kruger National Park to the other two national parks. However, little progress has been made to date, both because of a failure to provide an agreed context for the introduction of adaptive approaches, and because (in the case of Bontebok National Park) too little time has passed to be able to make an assessment. Fire management interventions, ultimately, will manifest themselves in terms of biodiversity outcomes, but definite links between fire interventions and biodiversity outcomes have yet to be made.Conservation implications: Significant challenges face the managers of fire-prone and fire adapted ecosystems, where the attainment of ecosystem goals may require approaches (like encouraging high-intensity fires at hot and dry times of the year) that threaten societal goals related to safety. In addition, approaches to fire management have focused on encouraging particular fire patterns in the absence of a sound understanding of their ecological outcomes. Adaptive management offers a framework for addressing these issues, but will require higher levels of agreement, monitoring and assessment than have been the case to date.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».