Old-growth definitions and management: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, scientific discoveries have altered how forest management is viewed, including the understanding of late-successional or old-growth forest communities. Some accept that old-growth forests should be managed, but the process of identification and management of these forests has proven to be very difficult. This review examines literature on old growth and old-growth management from a broad North American base with a focus on the special issues associated with high-frequency forest disturbance regimes. The purpose of this paper is to: examine the various old-growth definitions and management approaches; review the importance of old-growth management and conservation; and draw conclusions and make recommendations based on the information reviewed. Old-growth definitions were divided into three categories: conceptual functional, conceptual structural, and quantitative working. The relative merits and challenges of each category are discussed using examples from different forest types across North America, but the focus is on northern fire-dependent forest ecosystems. The authors recommend the establishment of landscape-level objectives for old-growth retention that include: approaching management from an ecological perspective; recognizing the importance of varied natural disturbance patterns; increasing funds for detailed inventories (especially in more contentious or ecologically sensitive areas); developing a regional old-growth attribute scoring theme or index; using a top-down approach to old-growth management; and developing a monitoring plan to determine the effectiveness of established objectives.
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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) | 0,001 | 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 ».