Understanding the key characteristics and challenges of pine barrens restoration: insights from a Delphi survey of forest land managers and researchers
Notice bibliographique
Résumé
Pine barrens are open‐canopy ecological communities once prevalent on sandy soils across the northern Great Lakes Region of the United States and Canada, though fire suppression and plantation forestry have now reduced them to a few isolated areas. Efforts to restore pine barrens are underway on some public lands, but lack of knowledge on the social and ecological issues and challenges that affect these projects impedes fuller progress. As a precursor to designing a public preference survey for pine barrens restoration, we sought input from those with expert knowledge about pine barrens. Using a three‐round modified Delphi survey, forest land managers and researchers identified the key characteristics of pine barrens and important current and future management challenges. Key characteristics were related to fire, landscape structure, plant and animal species, soils, and social themes. Current and future challenges were related to landscape, invasive species, social, economic, climate change, and science themes. Four social issues (education, fire acceptance, fire risk, aesthetics) were rated among the top current challenges but none of them maintained prominence as future challenges. Potential explanations for this shift are that the experts felt these social concerns would be resolved in time or that other issues, such as development pressures and budgets for carrying out restoration, would become greater future challenges. Our approach can be used by managers and researchers to better understand the ecosystems they seek to restore and to communicate with public stakeholders about restoration efforts.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».