Effectiveness of forest management strategies to mitigate effects of global change in south-central Siberia
Notice bibliographique
Résumé
We investigated questions about the ability of broad silvicultural strategies to achieve multiple objectives (reduce disturbance losses, maintain the abundance of preferred species, mitigate fragmentation and loss of age-class diversity, and sequester aboveground carbon) under future climate conditions in Siberia. We conducted a factorial experiment using the LANDIS-II landscape disturbance and succession model. Treatments included varying the size and amount of areas cut and the cutting method (selective or clearcut). Simultaneously, the model simulated natural disturbances (fire, wind, insect outbreaks) and forest succession under projected future climate conditions as predicted by an ensemble of global circulation models. The cutting method and cutting rate treatments generally had a large effect on species and age-class composition, residual living biomass, and susceptibility to disturbance, whereas cutblock size had no effect. Cutblock size affected only measures of fragmentation, but cutting method and cutting rate often had an even greater effect. Based on the results, we simulated a “recommended” strategy and compared it with the current forest management practice. The recommended strategy resulted in greater forest biomass, increased abundance of favored species, and reduced fragmentation, but it did not significantly reduce losses by disturbance. No single strategy appears able to achieve all possible forest management objectives.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».