Is the END (emulation of natural disturbance) a new beginning? A critical analysis of the use of fire regimes as the basis of forest ecosystem management with examples from the Canadian western Cordillera
Notice bibliographique
Résumé
As our view of disturbances such as wildfire has shifted from prevention to recognizing their ecological necessity, so too forest management has evolved from timber-focused even-aged management to more holistic paradigms like ecosystem-based management. Emulation of natural disturbance (END) is a variant of ecosystem management that recognizes the importance of disturbance for maintaining ecological integrity. For END to be a successful model for forest management we need to describe disturbance regimes and implement management actions that emulate them, in turn achieving our objectives for forest structure and function. We review the different components of fire regimes (cause, frequency, extent, timing, and magnitude), we describe low-, mixed-, and high-severity fire regimes, and we discuss key issues related to describing these regimes. When characterizing fire regimes, different methods and spatial and temporal extents result in wide variation of estimates for different fire regime components. Comparing studies is difficult as few measure the same components; some methods are based on the assumption of a high-severity fire regime and are not suited to detecting mixed- or low-severity regimes, which are critical to END management, as this would affect retention in harvested areas. We outline some difficulties with using fire regimes as coarse filters for forest management, including (i) not fully understanding the interactions between fire and other disturbance agents, (ii) assuming that fire is strictly an exogenous disturbance agent that exerts top-down control of forest structure while ignoring numerous endogenous and bottom-up feedbacks on fire effects, and (iii) assuming by only replicating natural disturbance patterns we preserve ecological processes and vital ecosystem components. Even with a good understanding of a fire regime, we would still be challenged with choosing the temporal and spatial scope for the disturbance regime we are trying to emulate. We cannot yet define forest conditions that will arise from variations in disturbance regime; this then limits our ability to implement management actions that will achieve those conditions. We end by highlighting some important knowledge gaps about fire regimes and how the END model could be strengthened to achieve a more sustainable form of forest management.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».