Insight, part of a Special Feature on Crossing Scales and Disciplines to Achieve Forest Sustainability A Toolkit Modeling Approach for Sustainable Forest Management Planning: Achieving Balance between Science and Local Needs
Notice bibliographique
Résumé
To assist forest managers in balancing an increasing diversity of resource objectives, we developed a toolkit modeling approach for sustainable forest management (SFM). The approach inserts a meta-modeling strategy into a collaborative modeling framework grounded in adaptive management philosophy that facilitates participation among stakeholders, decision makers, and local domain experts in the meta-model building process. The modeling team works iteratively with each of these groups to define essential questions, identify data resources, and then determine whether available tools can be applied or adapted, or whether new tools can be rapidly created to fit the need. The desired goal of the process is a linked series of domain-specific models (tools) that balances generalized top-down models (i.e., scientific models developed without input from the local system) with case-specific customized models that are driven primarily by local needs. Information flow between models is organized according to vertical (i.e., between scale) and horizontal (i.e., within scale) dimensions. We illustrate our approach within a 2.1 million hectare forest planning district in central Labrador, a forested landscape where social and ecological values receive a higher priority than economic values. However, the focus of this paper is on the process of how SFM modeling tools and concepts can be rapidly assembled and applied in new locations, balancing efficient transfer of science with adaptation to local needs. We use the Labrador case study to illustrate strengths and challenges uniquely associated with a meta-modeling approach to integrated modeling as it fits within the broader collaborative modeling framework. Principle advantages of the approach include the scientific rigor introduced by peer-reviewed models, combined with the adaptability of meta-modeling. A key challenge is the limited transparency of scientific models to different participatory groups. This challenge can be overcome by frequent and substantive two-way communication among different groups at appropriate times in the model-building process, combined with strong leadership that includes strategic choices when assembling the modeling team. The toolkit approach holds promise for extending beyond case studies, without compromising the bottom-up flow of needs and information, to inform SFM planning using the best available science.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».