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Enregistrement W2336831031 · doi:10.1139/er-2016-0002

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

2016· article· en· W2336831031 sur OpenAlexaffvenueabout
Chris Stockdale, Mike Flannigan, S. Ellen Macdonald

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Environmental resource managementEnvironmental scienceEcosystemEcosystem managementFire regimeForest managementEcologyForest ecologySalvage loggingAdaptive managementAgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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