Unravelling the past to manage Newfoundland’s forests for the future
Notice bibliographique
Résumé
The forests of Newfoundland represent a unique type of boreal ecosystem with diverse environmental gradients that exercise strong control over disturbances and vegetation. We have assembled and analyzed a comprehensive database on disturbance history in Newfoundland. Defoliating insects, led by the eastern spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clemens) and the hemlock looper (Lambdina fiscellaria Guenée), have the largest disturbance footprint on the island. Infrequent wildfires (fire cycle = 769 years) had a decisive role in driving forest succession, particularly in the Central Newfoundland Forest and Maritime Barrens ecoregions. We hypothesize that the historical disturbance regime in Newfoundland would not have enabled steady-state conditions, although the amount of old-growth forests and deadwood would likely have been greater than it is today. We argue that the implementation of the natural range of variation (NRV) concept in forest management for such non-equilibrium systems will be challenging in Newfoundland and in other regions of Canada. We propose guiding principles to adapt the NRV concept using ecological knowledge. If a sciencebased approach is desired, assumptions about NRV should be tested using a rigorous experimental design. We encourage the establishment of large-scale experiments in at least a portion of forestry operations to enable an ecosystem sciencebased approach.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».