Management of forest regeneration in boreal and temperate deer–forest systems: challenges, guidelines, and research gaps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heavy browsing pressure from large ungulates is a multicontinent phenomenon that causes regeneration failure of many palatable tree species and induces important socioeconomic and ecological impacts in forest ecosystems. The development of forest management practices that address adequately this issue, however, remains scarce and challenging because (1) large herbivores are both a resource and a source of disturbance; (2) the management of forests and ungulate populations remains largely disconnected in practice; and (3) we still lack a good understanding of the role of critical factors, especially deer densities, vegetation attributes, and their interactions, on the magnitude of browsing damages on forest regeneration. We bring new insights into these challenging issues by critically reviewing the current methods used by managers and conservationists to mitigate deer impacts on forest regeneration, emphasizing the spatial scale at which these methods are undertaken. Specifically, we review management actions at multiple scales on both deer populations (e.g., hunting) and vegetation (e.g., silvicultural treatments) that are common to most deer–forest systems and, for that reason, deserve priority investigation. We identify strengths and limitations of current management actions and highlight the main research gaps. Based on this review, we propose a new integrated management scheme that explicitly addresses: (1) the integration and prioritization of management actions, (2) the development of adaptive management plans, and (3) the participation of stakeholders. Conflicting demands by different stakeholders have challenged the effectiveness of management strategies in deer–forest systems. To reverse this situation, we advocate for a shift of paradigm and the development of integrated strategies that (1) bridge the gap between management actions and the design of in situ experiments and (2) coordinate actions at multiple spatial scales on both deer populations and forests. We propose a new framework informed by key objectives and grounded in the adaptive management paradigm to support this transition, and suggest a research agenda for the next decade(s).
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 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 ».