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Enregistrement W2944788182 · doi:10.1007/s13280-019-01190-1

Retention as an integrated biodiversity conservation approach for continuous-cover forestry in Europe

2019· article· en· W2944788182 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésBiodiversityTemperate rainforestDead woodClearcuttingHabitatGeographyForest managementCover (algebra)EcologyForest ecologyEnvironmental resource managementEcological successionBiodiversity conservationTemperate climateEcosystemForestryAgroforestryEnvironmental scienceBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retention forestry implies that biological legacies like dead and living trees are deliberately selected and retained beyond harvesting cycles to benefit biodiversity and ecosystem functioning. This model has been applied for several decades in even-aged, clearcutting (CC) systems but less so in uneven-aged, continuous-cover forestry (CCF). We provide an overview of retention in CCF in temperate regions of Europe, currently largely focused on habitat trees and dead wood. The relevance of current meta-analyses and many other studies on retention in CC is limited since they emphasize larger patches in open surroundings. Therefore, we reflect here on the ecological foundations and socio-economic frameworks of retention approaches in CCF, and highlight several areas with development potential for the future. Conclusions from this perspective paper, based on both research and current practice on several continents, although highlighting Europe, are also relevant to other temperate regions of the world using continuous-cover forest management approaches.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle