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Enregistrement W3087519157 · doi:10.1111/nrm.12286

Protecting wildlife habitat in managed forest landscapes—How can network connectivity models help?

2020· article· en· W3087519157 sur OpenAlexaffabout
Denys Yemshanov, Robert G. Haight, Robert S. Rempel, Ning Liu, Frank Koch

Notice bibliographique

RevueNatural Resource Modeling · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouHabitatWildlifeCritical habitatTaigaBorealForest managementGeographyEnvironmental scienceHabitat conservationHabitat destructionEnvironmental resource managementEcologyAgroforestryEndangered speciesForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Industrial forestry in boreal regions increases fragmentation and may decrease the viability of some wildlife populations, particularly the woodland caribou, Rangifer tarandus caribou . Caribou protection often calls for changes in forestry practices, which may increase the cost and reduce the available timber supply. We present a linear programming model that assesses the trade‐off between habitat protection and harvesting objectives by combining harvest scheduling and optimal habitat connectivity problems. We formulate the habitat connectivity model as a network flow problem that maximizes the amount of habitat connected over a desired time span in a forested landscape, while the forestry objective maximizes net undiscounted revenues from timber harvest subject to even harvest flow and environmental sustainability constraints. We applied the approach to explore the trade‐off between caribou habitat protection and harvesting goals in the Armstrong‐Whitesand Forest, Ontario, Canada, a boreal forest area with prime caribou habitat. Our model also incorporates Dynamic Caribou Harvesting Scheduling (DCHS), a harvest policy currently in a place in Ontario that aims to balance the forest management and caribou protection goals in northern boreal regions. In our study area, the implementation of DCHS appears to have relatively minor impact on timber supply cost. By comparison, maximizing the protection of caribou habitat would lead to a noticeable increase of the mill gate timber cost by $3.3 m −3 on average, while enabling habitat protection in an additional 5.0%–9.5% of the range area. Our model is generalizable and can be adapted for assessing habitat recovery and harvest goals in other regions. Recommendations for Resource Managers: Incorporating the concept of long‐term habitat connectivity into forest planning can help reduce the negative impacts of harvest activities on caribou populations. Prioritizing habitat connectivity leads to a small increase in the overall harvest area because harvest has to be allocated to less productive and more geographically isolated sites to protect prime wildlife habitat containing old conifer stands. Maximizing the habitat protection would lead to a noticeable increase of the timber supply cost (by $3.3 m −3 on average), while enabling moderate increase of the protected habitat area (i.e., an additional 5.0%–9.5% of the range area). Implementation of Dynamic Caribou Harvest Schedules, which is the current harvesting policy in Ontario's boreal forests when caribou populations are present, causes only a minor increase of the timber supply cost in our study area.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,197 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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