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Enregistrement W3215877573 · doi:10.1093/forestry/cpab047

The changing culture of silviculture

2021· article· en· W3215877573 sur OpenAlexafffund
Alexis Achim, Guillaume Moreau, Nicholas C. Coops, Jodi Axelson, Julie Barrette, Steve Bédard, Kenneth Earl Byrne, John P. Caspersen, Adam Dick, Loïc D’Orangeville, Guillaume Drolet, Bianca N.I. Eskelson, Cosmin N. Filipescu, Maude Flamand-Hubert, Tristan R.H. Goodbody, Verena C. Griess, Shannon Hagerman, Kevin Keys, Benoît Lafleur, Miguel Montoro Girona, Dave Morris, Charles A. Nock, Bradley D. Pinno, Patricia Raymond, Vincent Roy, Robert Schneider, Michel Soucy, Bruce Stewart, Jean‐Daniel Sylvain, Anthony R. Taylor, Évelyne Thiffault, Nelson Thiffault, Udaya Vepakomma, Joanne C. White

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversity of AlbertaMinistry of Natural Resources and ForestryMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsFPInnovationsUniversité de MonctonMinistry of ForestsUniversity of TorontoUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversity of New BrunswickCanadian Forest ServiceUniversity of British ColumbiaNatural Resources CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaFPInnovationsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEidgenössische Technische Hochschule Zürich
Mots-clésSilvicultureKey (lock)Diversification (marketing strategy)Forest managementEnvironmental resource managementSoftware deploymentEcosystem servicesProcess (computing)Computer scienceSustainable forest managementForest ecologyBusinessEcosystemEcologyAgroforestryEnvironmental scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Changing climates are altering the structural and functional components of forest ecosystems at an unprecedented rate. Simultaneously, we are seeing a diversification of public expectations on the broader sustainable use of forest resources beyond timber production. As a result, the science and art of silviculture needs to adapt to these changing realities. In this piece, we argue that silviculturists are gradually shifting from the application of empirically derived silvicultural scenarios to new sets of approaches, methods and practices, a process that calls for broadening our conception of silviculture as a scientific discipline. We propose a holistic view of silviculture revolving around three key themes: observe, anticipate and adapt. In observe, we present how recent advances in remote sensing now enable silviculturists to observe forest structural, compositional and functional attributes in near-real-time, which in turn facilitates the deployment of efficient, targeted silvicultural measures in practice that are adapted to rapidly changing constraints. In anticipate, we highlight the importance of developing state-of-the-art models designed to take into account the effects of changing environmental conditions on forest growth and dynamics. In adapt, we discuss the need to provide spatially explicit guidance for the implementation of adaptive silvicultural actions that are efficient, cost-effective and socially acceptable. We conclude by presenting key steps towards the development of new tools and practical knowledge that will ensure meeting societal demands in rapidly changing environmental conditions. We classify these actions into three main categories: re-examining existing silvicultural trials to identify key stand attributes associated with the resistance and resilience of forests to multiple stressors, developing technological workflows and infrastructures to allow for continuous forest inventory updating frameworks, and implementing bold, innovative silvicultural trials in consultation with the relevant communities where a range of adaptive silvicultural strategies are tested. In this holistic perspective, silviculture can be defined as the science of observing forest condition and anticipating its development to apply tending and regeneration treatments adapted to a multiplicity of desired outcomes in rapidly changing realities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations134
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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