Climate, Environment, and Disturbance History Govern Resilience of Western North American Forests
Notice bibliographique
Résumé
Resilience and resistance concepts have broad application to ecology and society. Resilience is an emergent property that reflects the amount of disruption a system can withstand before its structure or organization uncharacteristically shift. Resistance is a component of resilience. Before the advent of intensive forest management and fire suppression, western North American forests exhibited a naturally occurring resilience to wildfires and other disturbances. Using evidence from ten ecoregions, spanning forests from Canada to Mexico, we review the properties of these forests that reinforced those qualities. We show examples of multi-level landscape resilience, of feedbacks within and among levels, and how conditions have changed under climatic and management influences. We highlight geographic similarities and differences in the structure and organization of historical landscapes, their forest types, and in the conditions that have changed resilience and resistance to abrupt or large-scale disruptions. We discuss the regional climates’ role in episodically or abruptly reorganizing plant and animal biogeography, and forest resilience and resistance to disturbances. We give clear examples of these changes and suggest that managing for resilient forests is a construct that is strongly dependent on scale and social values. It involves human community adaptations that work with the ecosystems they depend on and the processes that shape them. It entails actively managing factors and exploiting mechanisms that drive dynamics at each level as means of adapting landscapes, species, and human communities to climate change, and maintaining core ecosystem functions, processes, and services. Finally, it compels us to prioritize management that incorporates ongoing disturbances and anticipated effects of climatic changes, to support dynamically shifting patchworks of forest and nonforest. Doing so will make these shifting forest conditions and wildfire regimes more gradual and less disruptive to individuals and society.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».