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Enregistrement W3133762137 · doi:10.1111/brv.12703

Producing wood at least cost to biodiversity: integrating <scp>T</scp>riad and sharing–sparing approaches to inform forest landscape management

2021· review· en· W3133762137 sur OpenAlexaff
Matthew G. Betts, Ben Phalan, Christopher Wolf, Susan C. Baker, Christian Messier, Klaus J. Puettmann, Rhys E. Green, Scott H. Harris, David P. Edwards, David B. Lindenmayer, Andrew Balmford

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityForest managementZoningAgroforestrySustainable forest managementLand useEnvironmental resource managementBusinessGeographyEcologyNatural resource economicsEnvironmental scienceEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest loss and degradation are the greatest threats to biodiversity worldwide. Rising global wood demand threatens further damage to remaining native forests. Contrasting solutions across a continuum of options have been proposed, yet which of these offers most promise remains unresolved. Expansion of high-yielding tree plantations could free up forest land for conservation provided this is implemented in tandem with stronger policies for conserving native forests. Because plantations and other intensively managed forests often support far less biodiversity than native forests, a second approach argues for widespread adoption of extensive management, or 'ecological forestry', which better simulates natural forest structure and disturbance regimes - albeit with compromised wood yields and hence a need to harvest over a larger area. A third, hybrid suggestion involves 'Triad' zoning where the landscape is divided into three sorts of management (reserve, ecological/extensive management, and intensive plantation). Progress towards resolving which of these approaches holds the most promise has been hampered by the absence of a conceptual framework and of sufficient empirical data formally to identify the most appropriate landscape-scale proportions of reserves, extensive, and intensive management to minimize biodiversity impacts while meeting a given level of demand for wood. In this review, we argue that this central challenge for sustainable forestry is analogous to that facing food-production systems, and that the land sharing-sparing framework devised to establish which approach to farming could meet food demand at least cost to wild species can be readily adapted to assess contrasting forest management regimes. We develop this argument in four ways: (i) we set out the relevance of the sharing-sparing framework for forestry and explore the degree to which concepts from agriculture can translate to a forest management context; (ii) we make design recommendations for empirical research on sustainable forestry to enable application of the sharing-sparing framework; (iii) we present overarching hypotheses which such studies could test; and (iv) we discuss potential pitfalls and opportunities in conceptualizing landscape management through a sharing-sparing lens. The framework we propose will enable forest managers worldwide to assess trade-offs directly between conservation and wood production and to determine the mix of management approaches that best balances these (and other) competing objectives. The results will inform ecologically sustainable forest policy and management, reduce risks of local and global extinctions from forestry, and potentially improve a valuable sector's social license to operate.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,046 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations121
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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