Natural Disturbance-Based Forest Management: Moving Beyond Retention and Continuous-Cover Forestry
Notice bibliographique
Résumé
Global forest area is declining rapidly, along with degradation of the ecological condition of remaining forests. Hence it is necessary to adopt forest management approaches that can achieve a balance between (1) human management designs based on homogenization of forest structure to efficiently deliver economic values and (2) naturally emerging self-organized ecosystem dynamics that foster heterogeneity, biodiversity, resilience and adaptive capacity. Natural disturbance-based management is suggested to provide such an approach. It is grounded on the premise that disturbance is a key process maintaining diversity of ecosystem structures, species and functions, and adaptive and evolutionary potential, which functionally link to sustainability of ecosystem services supporting human well-being. We review the development, ecological and evolutionary foundations and applications of natural disturbance-based forest management. With emphasis on boreal forests, we compare this approach with two mainstream approaches to sustainable forest management, retention and continuous-cover forestry. Compared with these approaches, natural disturbance-based management provides a more comprehensive framework, which is compatible with current understanding of multiple-scale ecological processes and structures, which underlie biodiversity, resilience and adaptive potential of forest ecosystems. We conclude that natural disturbance-based management provides a comprehensive ecosystem-based framework for managing forests for human needs of commodity production and immaterial values, while maintaining forest health in the rapidly changing global environment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».