Forest ecosystem management in North America: From theory to practice
Notice bibliographique
Résumé
Forest ecosystem management (EM) in North America has evolved from a theoretical concept to operational practice over the last two decades, but its implementation varies greatly among regions. This paper attempts to evaluate (1) if and how emulation of natural disturbances (END) is being used as a conceptual bases for implementing EM, and more particularly, what strategies are used to define the natural forest of reference, and (2) what temporal and spatial scale strategies are being considered for seven important retention elements (downed woody debris, snags, green trees, corridors, riparian buffers, large patches and old forest)? To conduct this evaluation, five guides from four geographically well-distributed regions in North America are compared. Although END is the central conceptual foundation underlying four of the five guides, a natural forest of reference is not always clearly identified and none of the guides consider future impacts due to global change. The major weakness common to all five guides is the lack of consideration of long-term forest dynamics, particularly the lack of clear strategies for retention elements at a temporal scale longer than a single rotation. Generally, the spatial scales chosen for retention elements are not well-justified ecologically and targets for each retention element are not identified at different spatial scales. We stress that strong efforts have been made to develop forest management that incorporates some elements of natural variability and which considers societal needs, but further improvements are required. We conclude by presenting some suggestions to improve the approach. For example, creating more realistic guidelines in integrating current and future forest dynamics with pre-settlement information and planning rotation lengths that are inspired by the dominant natural disturbance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
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 ».