Forest Management Impacts on Tree Species Diversity: Effectiveness and Costs in Light of a Beetle Epidemic
Notice bibliographique
Résumé
In western North America, a recent epidemic of mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae) caused widespread forest mortality. This outbreak was in part due to the changing climate, and damage from pests and diseases is expected to increase in the future. To learn from this event, we used a historical retrospective approach to evaluate business-as-usual and alternative management strategies effects on tree species diversity. The insurance hypothesis proposed that ecosystems with greater species diversity will have greater productivity due to the buffering effect against natural disturbances. Therefore, we hypothesized that management strategies to increase diversity before the beetle outbreak could result in higher growing stocks, harvest rates, and net present value. The assessment was based on simulation modelling of a 1.1 million ha landscape in British Columbia, Canada for 1980–2060. We applied different strategies to affect diversity: harvest more of the most dominant tree species, planting more diverse species, and increase natural regeneration. The most aggressive strategy resulted in higher diversity and growing stocks, higher harvest rates, and higher, more consistent net revenue over time than the business-as-usual strategy. However, the strategy that only employed a diversity of planting negatively affected those indicators. Thus, we have identified limitations to what management strategies may be able to achieve. Sensitivity analyses of species productivity and log price indicated a high level of robustness in the results. Our study showed that reducing forest health risks may be economically viable.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».