Can ecological thinning deliver conservation outcomes in high-density river red gum forests? Establishing an adaptive management experiment
Notice bibliographique
Résumé
Newly protected areas often have land-use legacies that affect their capacity to deliver conservation outcomes into the future. The management actions required to achieve conservation outcomes may be uncertain. This uncertainty may be resolved through experimental adaptive management that draws on knowledge of the ecology and history of the ecosystem. In New South Wales, Australia, river red gum (Eucalyptus camaldulensis) floodplain forests were gazetted as National Park in 2010, including Murray Valley National Park. Land-use legacies had resulted in one-third of river red gum forests and woodlands occurring as high-stem-density (>400 stems ha-1) stands at the time of gazettal. High-stem-density stands are characterised by dominance of narrow straight trees, a paucity of large and hollow-bearing trees, modified understorey vegetation and reduced coarse woody debris. A simple state-and-transition process model captured knowledge of the processes that led to the high-stem-density river red gum forest state being widespread. We describe the establishment of a manipulative experiment to evaluate whether ecological thinning can achieve conservation outcomes in high-stem-density stands of river red gum floodplain forest. The experiment was designed to reduce intrastand competition for water and other resources, and encourage development of spreading tree crowns. Future results will inform management decisions in high-stem-density stands of river red gum floodplain forests. The adaptive management approach employed provides a template for using knowledge of the ecosystem to resolve uncertainty about management, particularly in newly protected areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».