Social perspectives on the use of reference conditions in restoration of fire‐adapted forest landscapes
Notice bibliographique
Résumé
As approaches to ecological restoration become increasingly large scale and collaborative, there is a need to better understand social aspects of restoration and how they influence land management. In this article, we examine social perspectives that influence the determination of ecological reference conditions in restoration. Our analysis is based on in‐depth interviews with diverse stakeholders involved in collaborative restoration of fire‐adapted forest landscapes. We conducted interviews with 86 respondents from six forest collaboratives that are part of the U.S. Forest Service's Collaborative Forest Landscape Restoration Program. Collaboratives use a variety of approaches to develop reference conditions, including historic, contemporary, and future scenarios. Historical conditions prior to European settlement (nineteenth century or “pre‐settlement” conditions), or prior to more recent grazing, logging, and exclusion of fire, were the predominant type of reference used in all sites. Stakeholders described benefits and limitations of reference conditions. Primary benefits include (1) providing a science‐based framework for bringing stakeholders together around a common vision; (2) gaining social understanding and acceptance of the underlying need for restoration; and (3) serving to neutralize otherwise value‐laden discussions about multiple, sometimes competing, resource objectives. Limitations stem from (1) concerns over social conflict when reference conditions are perceived to contradict other stakeholder values and interests, (2) differing interpretations of reference condition science, (3) inappropriate application or over‐generalization of reference information, and (4) limited relevance of historical references for current and future conditions in some ecosystems. At the same time, collaboratives are adopting innovative strategies to address conceptual and methodological limitations of reference conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».