Managing Forests for Water in the Anthropocene—The Best Kept Secret Services of Forest Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Water and forests are inextricably linked. Pressures on forests from population growth and climate change are increasing risks to forests and their aquatic ecosystem services (AES). There is a need to incorporate AES in forest management but there is considerable uncertainty about how to do so. Approaches that manage forest ecosystem services such as fiber, water and carbon sequestration independently ignore the inherent complexities of ecosystem services and their responses to management actions, with the potential for unintended consequences that are difficult to predict. The ISO 31000 Risk Management Standard is a standardized framework to assess risks to forest AES and to prioritize management strategies to manage risks within tolerable ranges. The framework consists of five steps: establishing the management context, identifying, analyzing, evaluating and treating the risks. Challenges to implementing the framework include the need for novel models and indicators to assess forest change and resilience, quantification of linkages between forest practice and AES, and the need for an integrated systems approach to assess cumulative effects and stressors on forest ecosystems and AES. In the face of recent international agreements to protect forests, there are emerging opportunities for international leadership to address these challenges in order to protect both forests and AES.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».