REVIEW: Can retention forestry help conserve biodiversity? A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary Industrial forestry typically leads to a simplified forest structure and altered species composition. Retention of trees at harvest was introduced about 25 years ago to mitigate negative impacts on biodiversity, mainly from clearcutting, and is now widely practiced in boreal and temperate regions. Despite numerous studies on response of flora and fauna to retention, no comprehensive review has summarized its effects on biodiversity in comparison to clearcuts as well as un‐harvested forests. Using a systematic review protocol, we completed a meta‐analysis of 78 studies including 944 comparisons of biodiversity between retention cuts and either clearcuts or un‐harvested forests, with the main objective of assessing whether retention forestry helps, at least in the short term, to moderate the negative effects of clearcutting on flora and fauna. Retention cuts supported higher richness and a greater abundance of forest species than clearcuts as well as higher richness and abundance of open‐habitat species than un‐harvested forests. For all species taken together (i.e. forest species, open‐habitat species, generalist species and unclassified species), richness was higher in retention cuts than in clearcuts. Retention cuts had negative impacts on some species compared to un‐harvested forest, indicating that certain forest‐interior species may not survive in retention cuts. Similarly, retention cuts were less suitable for some open‐habitat species compared with clearcuts. Positive effects of retention cuts on richness of forest species increased with proportion of retained trees and time since harvest, but there were not enough data to analyse possible threshold effects, that is, levels at which effects on biodiversity diminish. Spatial arrangement of the trees (aggregated vs. dispersed) had no effect on either forest species or open‐habitat species, although limited data may have hindered our capacity to identify responses. Results for different comparisons were largely consistent among taxonomic groups for forest and open‐habitat species, respectively. Synthesis and applications . Our meta‐analysis provides support for wider use of retention forestry since it moderates negative harvesting impacts on biodiversity. Hence, it is a promising approach for integrating biodiversity conservation and production forestry, although identifying optimal solutions between these two goals may need further attention. Nevertheless, retention forestry will not substitute for conservation actions targeting certain highly specialized species associated with forest‐interior or open‐habitat conditions.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».