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Enregistrement W3189577354 · doi:10.1139/er-2021-0042

Natural disturbance regimes for implementation of ecological forestry: a review and case study from Nova Scotia, Canada

2021· review· en· W3189577354 sur OpenAlexaffvenueabout
David A. MacLean, Anthony R. Taylor, Peter D. Neily, James W.N. Steenberg, Seán P. Basquill, Eugene Quigley, Celia K. Boone, Morgan Oikle, Peter G. Bush, Bruce Stewart

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNova Scotia Department of AgricultureUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Nova scotiaGeographyEcologyForestryEnvironmental scienceVegetation (pathology)Range (aeronautics)TaigaBasal areaNatural (archaeology)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological forestry is based on the idea that forest patterns and processes are more likely to persist if harvest strategies produce stand structures, return intervals, and severities similar to those from natural disturbances. Taylor et al. (2020) reviewed forest natural disturbance regimes in Nova Scotia, Canada, to support implementation of ecological forestry. In this follow-up paper, we (i) review the use of natural disturbance regimes to determine target harvest rotations, age structures, and residual stand structures; and (ii) describe a novel approach for use of natural disturbance regimes in ecological forestry developed for Nova Scotia. Most examples of ecological forestry consider only the local, dominant disturbance agent, such as fire in boreal regions. Our approach included: (i) using current ecological land classification to map potential natural vegetation (PNV) community types; (ii) determining cumulative natural disturbance effects of all major disturbances, in our case fire, hurricanes, windstorm, and insect outbreaks for each PNV; and (iii) using natural disturbance regime parameters to derive guidelines for ecological forestry for each PNV. We analyzed disturbance occurrence and return intervals based on low, moderate, and high severity classes (<30, 30–60, and >60% of biomass of living trees killed, respectively), which were used to determine mean annual disturbance rates by severity class. Return intervals were used to infer target stand age-class distributions for high, moderate, and low severity disturbances for each PNV. The range of variation in rates of high severity disturbances among PNVs was from 0.28%·year–1 in Tolerant Hardwood to 2.1%·year–1 in the Highland Fir PNV, equating to return intervals of 357 years in Tolerant Hardwood to 48 years in Highland Fir PNVs. As an example, this return interval for the Tolerant Hardwood PNV resulted in target rotation lengths of 200 years for 35% of the PNV area, 500 years for 40%, and 1000 years for 25%. The proposed approach of determining natural disturbance regimes for PNV communities and calculating target disturbance rates and corresponding harvest rotation lengths or entry times appears to be a feasible method to guide ecological forestry in any region with a strong ecological land classification system and multiple disturbance agents.

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)0,005
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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