Impacts of salvage logging on biodiversity: A meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Logging to “salvage” economic returns from forests affected by natural disturbances has become increasingly prevalent globally. Despite potential negative effects on biodiversity, salvage logging is often conducted, even in areas otherwise excluded from logging and reserved for nature conservation, inter alia because strategic priorities for post‐disturbance management are widely lacking. A review of the existing literature revealed that most studies investigating the effects of salvage logging on biodiversity have been conducted less than 5 years following natural disturbances, and focused on non‐saproxylic organisms. A meta‐analysis across 24 species groups revealed that salvage logging significantly decreases numbers of species of eight taxonomic groups. Richness of dead wood dependent taxa (i.e. saproxylic organisms) decreased more strongly than richness of non‐saproxylic taxa. In contrast, taxonomic groups typically associated with open habitats increased in the number of species after salvage logging. By analysing 134 original species abundance matrices, we demonstrate that salvage logging significantly alters community composition in 7 of 17 species groups, particularly affecting saproxylic assemblages. Synthesis and applications . Our results suggest that salvage logging is not consistent with the management objectives of protected areas. Substantial changes, such as the retention of dead wood in naturally disturbed forests, are needed to support biodiversity. Future research should investigate the amount and spatio‐temporal distribution of retained dead wood needed to maintain all components of biodiversity.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle