Assessing success at achieving biodiversity objectives in managed forests
Notice bibliographique
Résumé
Managing for biodiversity is an integral part of achieving sustainable forest management. Because of the complexity of ecosystems and ecosystem processes, much uncertainty faces forest managers as they attempt to design and implement forest practices to maintain biodiversity across their land base. To reduce this uncertainty, scientists and policy-makers recommend adopting an adaptive management process—a research approach that provides forest managers with a mechanism to obtain and input new information into their management plan, and to adjust the plan accordingly to meet desired forest management objectives. This process relies heavily on effectiveness monitoring; that is, assessing the extent to which management strategies were effective in achieving desired outcomes. Forest managers need to know what to monitor and how to monitor it; however, it is important to formulate these decisions within the recommended steps of the adaptive management program. This extension note provides forest managers with an overview of how adaptive management can work to help achieve forest management objectives around maintaining biodiversity, with a particular emphasis on monitoring to determine the effectiveness of the chosen strategy. We describe the four steps in the adaptive management process, explain how effectiveness monitoring fits into the process, and provide a case study that describes how this process is currently used in British Columbia. In the summary section, we provide a list of additional resources on adaptive management and effectiveness monitoring in British Columbia.
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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 | 0,001 |
| 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 ».