Biophysical sustainability, process-based monitoring and forest ecosystem management decision support systems
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability is a key concept in resource management and environmental issues, but implementation is fraught with difficulty due to lack of agreement as to what it means. Because of the ubiquity of disturbance, ecosystem sustainability inevitably involves change. We define stand-level biophysical sustainability as non-declining patterns of change over at least three cycles of disturbance, and landscape-level sustainability as a shifting mosaic of non-declining stand change, the overall character of which remains within acceptable limits over time. Simple empirical assessment (i.e., monitoring) of this concept of sustainability is generally not practical in forestry because of the long time and large spatial scales involved. Adaptive management (AM), another key resource management concept, involves monitoring to assess the consequences of management actions. It requires forecasts of expected change in sustainably managed, post-disturbance ecosystems against which to assess monitoring data. Without these forecasts, which constitute temporal fingerprints of sustainable change, short-term monitoring data cannot be used reliably as a basis from which to assess longer-term sustainability. A comprehensive monitoring system to address biophysical sustainability locally and at the landscape scale for a large management unit over a rotation-length time scale would involve the key elements of ecosystem structure and function and the effects thereon of management and climate change. This would be prohibitively expensive and demanding of human resources and the results would not be available until the end of the rotation. A strategy that honours the intent of AM is an intimate linkage between predictive monitoring and process-based ecosystem management decision support systems—ecosystem process-based monitoring—the emphasis of which is on temporal patterns of indicator change rather than comparisons between static indicators and audits of current ecosystem conditions (the certification approach). It involves a combination of monitoring and ecosystem management modeling that reduces the long-term cost of monitoring and increases the utility of the data collected for the assessment of sustainability and for the design of policy and adaptive practice in forestry. Key words: prediction, process-based monitoring, sustainability, forest ecosystems, biophysical indicators, temporal fingerprints, adaptive management, ecosystem management models
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».