Diversifying managed forests to increase resilience
Notice bibliographique
Résumé
In British Columbia, Canada, a recent epidemic of mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins, 1902) caused widespread forest mortality. This epidemic was due in part to the changing climate, and damage from pests and diseases is expected to increase in the future. Therefore, we used a historical retrospective approach as a proxy to evaluate management options on reducing the forest health damage that may occur under a future changing climate. We assessed two landscape-scale strategies, intended to increase tree species diversity, for the response in ecosystem resilience and compared the results with the business-as-usual strategy. The assessment was based on simulation modelling of the Merritt Timber Supply Area for 1980–2060. We applied a strategy to increase the harvest of the most dominant tree species, plant more diverse species, and increase natural regeneration. This strategy resulted in greater ecological resilience (higher diversity and growing stocks), higher harvest rates, and higher, more consistent net revenue over time than the business-as-usual strategy or the strategy that only employed a diversity of planting. A sensitivity analysis indicated a high level of robustness in the results. Our study showed that it may not be necessary to compromise economic viability to reduce forest health risks and consequently improve socio-ecological resilience.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».