Satisfying rival forestry objectives in the Komi Republic: effects of Russian zoning policy change on wood production and riparian forest conservation
Notice bibliographique
Résumé
Spatial segregation of different forest landscape functions can accommodate rival forestry objectives more comprehensively than integrated approaches. Russia has a unique history of forest zoning separating production and environmental functions. However, the Russian Forest Code of 2006 increased the focus on wood production. We reviewed the history of zoning policy in Russia and assessed if the recent policy change affected logging rates and conservation of riparian forests. Using Russia’s Komi Republic as a case study, we specifically assessed (i) if policy change led to increased logging near streams, (ii) if logging rates were different in headwaters vs. main rivers, and (iii) how logging changed among catchments with different accessibility to logging. Using a global open-access remote sensing dataset, we compared mean annual forest loss as a proxy of logging rates in 10 large forested catchments in the Komi Republic in one period with strict zoning policy (2000–2006) and one with moderate zoning policy (2007–2014). Harvesting rate was positively related to the distance from streams. On the other hand, it increased after the policy change in the buffer zone but decreased outside it. Forests were harvested more in headwater buffers than along larger rivers, and harvest in the catchments near industries was higher and increasing; remote catchments had low forest loss. We discuss the opportunity for adopting forest zoning policy in different governance contexts.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».