Continuous-cover management and attractiveness of managed Scots pine forests
Notice bibliographique
Résumé
Forest management, characterized in many northern countries by the predominance of clear cutting and growing even-aged and -sized trees, has simplified the structure of boreal forests. Consequences include alterations in cultural ecosystem services such as forest attractiveness, i.e., combined aesthetic and recreational values. Continuous-cover forestry might mitigate these effects through the use of selection and gap cutting, but these methods have been little studied, particularly from the attractiveness viewpoint. We used photo surveys to assess Finnish citizens’ perceptions of attractiveness of in-stand scenery of Scots pine (Pinus sylvestris L.) forests logged using different methods. (i) The attractiveness scores, given by respondents, declined steadily from unharvested forest through continuous-cover methods to seed-tree and clear-cut methods. (ii) Respondents with a negative attitude to forest management gave lower scores than respondents with a positive attitude, but the declining slopes of attractiveness against logging intensity were similar. (iii) In unharvested and less intensively managed stands, summer photos received higher scores than corresponding winter photos. (iv) Background variables (gender, education, living environment, memberships in recreational or nature NGOs, forestry profession, and forest ownership) had negligible effects on the scores. We recommend the use of continuous-cover logging methods in settlement and recreational areas.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».