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Enregistrement W2184757097 · doi:10.3390/f6124377

Applying Resilience Concepts in Forest Management: A Retrospective Simulation Approach

2015· article· en· W2184757097 sur OpenAlexaffabout
Caren C. Dymond, David L. Spittlehouse, Sinclair Tedder, Katherine Hopkins, Katharine McCallion, James Sandland

Notice bibliographique

RevueForests · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensMinistry of ForestsGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForest managementReforestationEnvironmental resource managementMountain pine beetlePsychological resilienceDisturbance (geology)Resilience (materials science)Climate changeEcological resilienceAdaptive managementEcoforestryGeographyAdaptive capacityForest restorationForest ecologyEcologyEnvironmental scienceForestryEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing the resilience of ecological and sociological systems has been proposed as an option to adapt to changing future climatic conditions. However, few studies test the applicability of those strategies to forest management. This paper uses a real forest health incident to assess the ability of forest management strategies to affect ecological and economic resilience of the forest. Two landscape scale strategies are compared to business as usual management for their ability to increase resilience to a climate-change induced mountain pine beetle outbreak in the Kamloops Timber Supply Area, British Columbia, Canada for the period 1980 to 2060. Proactive management to reduce high risk species while maintaining or increasing diversity through reforestation was found to be more resilient in terms of the metrics: post-disturbance growing stock, improved volume and stability of timber flow, and net revenue. However, landscape-scale indicators of diversity were little affected by management. Our results were robust to uncertainty in tree growth rates and timber value and show that adapting to climate change through improving the resilience of forested landscapes is an economically viable option.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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