Adaptive Ecosystem Management in the Pacific Northwest: a Case Study from Coastal Oregon
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive ecosystem management has been adopted as a goal for decision making by several of the land management and regulatory agencies of the U.S. government. One of the first attempts to implement ecosystem management was undertaken on the federally managed forests of the Pacific Northwest in 1994. In addition to a network of reserve areas intended to restore habitat for late-successional terrestrial and aquatic species, "adaptive management areas" (AMAs) were established. These AMAs were intended to be focal areas for implementing innovative methods of ecological conservation and restoration and meeting economic and social goals. This paper analyzes the primary ecological, social, and institutional issues of concern to one AMA in the Coast Range in northern Oregon. Based on existing knowledge, several divergent approaches are available that could meet ecological goals, but these approaches differ greatly in their social and economic implications. In particular, approaches that rely on the natural succession of the existing landscape or attempt to recreate historical patterns may not meet ecosystem goals for restoration as readily as an approach based on the active manipulation of existing structure and composition. In addition, institutions are still adjusting to recent changes in management priorities. Although some innovative projects have been developed, adaptive management in its most rigorous sense is still in its infancy. Indeed, functional social networks that support adaptive management may be required before policy and scientific innovations can be realized. The obstacles to adaptive management in this case are similar to those encountered by other efforts of this type, but the solutions will probably have to be local and idiosyncratic to be effective.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».