Determining forest degradation, ecosystem state and resilience using a standard stand stocking measurement diagram: theory into practice
Notice bibliographique
Résumé
Forest degradation is a major issue for policy-makers that is exacerbated by no clear and globally accepted definition of the term. For forest managers, a loss of forest productive capacity is one form of forest degradation. We present a quantitative method to assess forest degradation from a productivity perspective. Our method uses a standard stocking chart and calculation methods based on standard forest inventory data, to derive a clear threshold value for stocking, below which a forest should be considered degraded. The method is illustrated using the example of a self-regenerating Nothofagus production forest type from Chile. For that forest type, we determined that harvesting trees to below a specific basal area relative to site type, resulted in a loss of resilience, an unpredictable shift in ecosystem state, and a degraded condition. Our method illustrates how over-harvesting can degrade the long-term productivity of a stand and forest resilience. Nevertheless, it is important to consider that forests can also be degraded from other perspectives, such as loss of biodiversity, carbon, or protective functions as a result of excessive disturbances. Ecosystem management requires that managers consider degradation from a range of perspectives. We see the quantified approach used here as a way to provide practitioners with, in part, a transition from sustained yield to ecosystem management with an ultimate objective of providing a pathway towards adaptive management of complex systems and avoiding degradation.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».