Which species should be monitored to indicate ecological sustainability in Australian forest management?
Notice bibliographique
Résumé
This paper summarises the key findings of a study that investigated the feasibility of developing a practical, sensitive and cost-effective approach to the implementation of Montreal Process Indicator 1.2c for monitoring populations of representative species for forest management. Representative species include those for which a significant change in population levels have a high likelihood of indicating a significant change in populations of other species. This focus on populations of individual species, in addition to habitat surrogates, is needed because managers require confirmation that their actions are having the desired effect and because factors other than habitat availability may interact to account for the size of populations. The study produced 13 collaborative reports and research papers. These included literature reviews identifying species (vertebrates, invertebrates and vascular plants) known to be, or potentially, sensitive to logging in south-eastern Australia, and reviews of the potential for species and functional groups to serve as bio-indicators in monitoring programmes. The study also categorised plant and animal species in terms of their known or suspected sensitivity to logging. Using large retrospective (space-for-time) datasets from Queensland, New South Wales, Victoria and Tasmania, the study analysed correlations between species across a wide range of taxa, and the frequencies of occurrence or abundance of species in relation to logging intensity or time since logging. Principles for consideration in the design of monitoring programmes were proposed and discussed, and a new method (videography) for remotely-sensing habitat (forest structure) attributes important for ground-dwelling mammals (and potentially other fauna) was demonstrated.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».