Impacts of the Northwest Forest Plan on forest composition and bird populations
Notice bibliographique
Résumé
The Northwest Forest Plan (NWFP) initiated one of the most sweeping changes to forest management in the world, affecting 10 million hectares of federal land. The NWFP is a science-based plan incorporating monitoring and adaptive management and provides a unique opportunity to evaluate the influence of policy. We used >25 years of region-wide bird surveys, forest data, and land-ownership maps to test this policy's effect on biodiversity. Clearcutting decreased rapidly, and we expected populations of older-forest-associated birds to stabilize on federal land, but to continue declining on private industrial lands where clearcutting continued. In contrast, we expected declines in early-seral-associated species on federal land because of reduced anthropogenic disturbance since the NWFP. Bayesian hierarchical models revealed that bird species' population trends tracked changes in forest composition. However, against our expectations, declines of birds associated with older forests accelerated. These declines are partly explained by losses of older forests due to fire on federal land and continued clearcutting elsewhere. Indeed, the NWFP anticipated that reversing declines of older forests would take time. Overall, the early-seral ecosystem area was stable, but declined in two ecoregions-the Coast Range and Cascades-along with early-seral bird populations. Although the NWFP halted clearcutting on federal land, this has so far been insufficient to reverse declines in older-forest-associated bird populations. These findings underscore the importance of continuing to prioritize older forests under the NWFP and ensuring that the recently proposed creation of early-seral ecosystems does not impede the conservation and development of older-forest structure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».