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Enregistrement W2596707241

Monitoring forest biodiversity - from the policy level to the management unit

2004· article· en· W2596707241 sur OpenAlexaboutno aff
Ian J. Burfield

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityGeographyWoodlandIntact forest landscapeLand useForest ecologyEnvironmental resource managementLand use, land-use change and forestryForest managementEcologyVegetation (pathology)Historical ecologyAgroforestryEcosystemForestryEnvironmental scienceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

elements of biodiversity, such as functional con nectivity of different land cover types and ecosystem func tions, are understood by different stakeholders. Monitoring the whole land base Depending on the history of forests and woodland in the actual landscape, the maintenance of forest biodiversity encompasses either of two sets of broad visions. First, poli cies related to the biodiversity of European forests and woodland make explicit reference to the concept of natu ralness (Anon. 1993, 2003b). In spite of the ambiguity of this concept (Balee 1998, Egan and Howell 2001), it is obvious that forest biodiversity indicators should represent elements found in naturally dynamic forests (Peterken 1996). Second, in both Europe (Kirby and Watkins 1998, Agnoletti 2000, Rackham 2003, Angelstam et al. 2003a) and North America (Stevenson and Webb 2004), the maintenance of values found in pre-industrial cultural landscapes is highlighted. The latter, although influenced by human land use, contained structural components such as dead wood, large old trees and old-growth stands that are typically found in naturally dynamic forests. As a con sequence, remnants of the pre-industrial cultural land scape provide a refuge for many species that were adapted to a pristine or near-natural forest environment (Kirby and Watkins 1998). Ideally, the development of forest biodi versity indicators should reflect both of these visions. The natural potential vegetation of Europe's terrestrial ecosystems at mid and northern latitudes is forest (Mayer 1984, Bohn 1994). With continuous change in historical land use including habitat loss, forest restoration and glo bal change, the potential for forest biodiversity can be found in at least four types of landscapes: 1) forest; 2) cul tural woodland; 3) plantations; and finally 4) land subject to future afforestation. In the first three cases there is a re quirement for protection, management and restoration; the fourth case represents opportunities for re-creation of forests. Consequently, we argue that monitoring forest biodiversity should not only deal with what is forest or an cient cultural woodland today, but be applied in geograph ically contiguous units representing actual landscapes. Monitoring should thus be integrated across biotopes in cluding woodland and non-woodland. This would also al leviate the integration of management of woods in pre dominantly agricultural landscapes and of management in forests (Mikusi?ski et al. 2003). There is also a growing insight into the complex interactions between the terrestri al and aquatic systems (Wiens 2002), many of which re quire transdisciplinary landscape approaches (Rabeni and Sowa 2002). In Europe the EC Water Framework Direc tive (Anon. 2000) has recently reinforced a drainage basin perspective on biodiversity that sets the stage and in fact demands integrated monitoring. The capacity to gather information over large areas and perform spatial analysis greatly enhances our ability to study the large-scale pat terns and processes caused by natural and human distur bances, and also to make predictions about the future (Young and Sanchez-Azofeifa 2004). Given the technolo gy now available, the major advances made in ecological research, and the need for integrated management of inte gral landscapes, piecemeal interventions should be re placed by scientifically-based monitoring at multiple scales. Acknowledgements We thank Ulf Grandin, Jonathan Hum phrey and Marc-Andre Villard for valuable comments on the manuscript. J.-M. R. is grateful to the Natural Sciences and Engi neering Research Council of Canada (NSERC) for financial sup port while doing this study.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,159 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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