Comparing Global and Regional Maps of Intactness in the Boreal Region of North America: Implications for Conservation Planning in One of the World’s Remaining Wilderness Areas
Notice bibliographique
Résumé
North America’s boreal forest contains some of the largest remaining intact and wild ecosystems in the world. However, human activities are systematically reducing its extent. Consequently, forest intactness and human influence maps are increasingly used for monitoring and conservation planning in the boreal region. We evaluated nine national and global maps to determine how well they agreed with each other and how effectively they captured recent anthropogenic disturbances. As a function of each map’s spatial coverage in North America, the area identified as intact ranged from 55 to 79% in Canada and from 32 to 96% in Alaska. Likewise, the similarity between pairs of datasets in the Canadian boreal ranged from 0.58 to 0.86 on a scale of 0–1. In total, 45% of the region was identified as intact by the eight most recent datasets. There was also variation in the ability of the datasets to account for anthropogenic disturbances that are increasingly common in the boreal region, such as those associated with resource extraction. In comparison to the recently produced high resolution Boreal Ecosystem Anthropogenic Disturbance dataset, the four human influence datasets (Human Footprint, Global Human Modification, Large Intact Areas, and Anthropogenic Biomes) omitted 59–85% of all linear disturbances and 54–89% of all polygonal disturbances. In contrast, the global IFL, Canadian IFL, and Human Access maps omitted 2–7% of linear disturbances and 0.1–5% of polygonal disturbances. Several differences in map characteristics, including input datasets and methods used to develop the maps may help explain these differences. Ultimately, the decision on which dataset to use will depend on the objectives of specific conservation planning projects, but we recommend using datasets that (1) incorporate regional anthropogenic activities, (2) are updated regularly, (3) provide detailed information of the methods and input data used, and (4) can be replicated and adapted for local use. This is especially important in landscapes that are undergoing rapid change due to development and have an active natural disturbance regime, such as the boreal forest of North America.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».