Considering Future Potential Regarding Structural Diversity in Selection of Forest Reserves
Notice bibliographique
Résumé
A rich structural diversity in forests promotes biodiversity. Forests are dynamic and therefore it is crucial to consider future structural potential when selecting reserves, to make robust conservation decisions. We analyzed forests in boreal Sweden based on 17,599 National Forest Inventory (NFI) plots with the main aim to understand how effectiveness of reserves depends on the time dimension in the selection process, specifically by considering future structural diversity. In the study both the economic value and future values of 15 structural variables were simulated during a 100 year period. To get a net present structural value (NPSV), a single value covering both current and future values, we used four discounting alternatives: (1) only considering present values, (2) giving equal importance to values in each of the 100 years within the planning horizon, (3) applying an annual discount rate considering the risk that values could be lost, and (4) only considering the values in year 100. The four alternatives were evaluated in a reserve selection model under budget-constrained and area-constrained selections. When selecting young forests higher structural richness could be reached at a quarter of the cost over almost twice the area in a budget-constrained selection compared to an area-constrained selection. Our results point to the importance of considering future structural diversity in the selection of forest reserves and not as is done currently to base the selection on existing values. Targeting future values increases structural diversity and implies a relatively lower cost. Further, our results show that a re-orientation from old to young forests would imply savings while offering a more extensive reserve network with high structural qualities in the future. However, caution must be raised against a drastic reorientation of the current old-forest strategy since remnants of ancient forests will need to be prioritized due to their role for disturbance-sensitive species.
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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 | 0,000 |
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 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 ».