Changing Landscapes Forest: Implications for its Conservation
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe forest landscape of southern Chile, which includes Chilean temperate forest ecosystem, has been designated as a hotspot for biodiversity conservation. However, this landscape has been transformed by land-use change. A proper knowledge about how land-use change impact this ecosystem would provide crucial information for planning conservation strategies. At the commune of Arauco – Chile, the impact of the land-use change on the spatial pattern of native forest ecosystem from 1990 to 2010 was evaluated at the landscape level. This evaluation was carried out using satellite images, landscape metrics and spatially explicit models. The loss of native forest ecosystem was of 40.7% (loss rate of 4.39% per year). Conversely, the exotic species plantations increased more than 150%. The number patches of native forest ecosystem increased more than 130%. The size distribution of patches (<100 ha) increased more than 22%. The aggregation index of native forest ecosystem decreased from 62.5 to 40.1. The loss of native forest ecosystem was caused by the expansion of exotic species plantations, which was associated with substantial changes in the spatial pattern of the forest landscape. As a strategy for conservation of the native forest ecosystem we suggest a landscape approach, using the corridor–patch–matrix model. We recommend that this strategy be complemented with land-use planning. Moreover, this strategy must be supported by a framework of environmental policies. We also recommend strengthening the existing ecological restoration programmes and developing new programmes to restore the native forest ecosystem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».