A Global review of cumulative effects assessments of disturbances on forest ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews trends in the academic literature on cumulative effects assessment (CEA) of disturbance on forest ecosystems to advance research in the broader context of impact assessments. Disturbance is any distinct spatiotemporal event that disrupts the structure and composition of an ecosystem affecting resource availability. We developed a Python package to automate search term selection, write search strategies, reduce bias and improve the efficient and effective selection of articles from academic databases and grey literature. We identified 148 peer-reviewed literature published between 1986 and 2022 and conducted an inductive and deductive thematic analysis of the results. Our findings revealed that CEA studies are concentrated in the global north, with most publications from authors affiliated with government agencies in the USA and Canada. Methodological and analytical approaches are less interdisciplinary but mainly quantitative and expert-driven, involving modeling the impacts of disturbances on biophysical valued components. Furthermore, the assessment of socioeconomic valued components, including the effects of disturbance on Indigenous wellbeing connected to forests, has received less attention. Even though there is a high preference for regional assessment, challenges with data access, quality, and analysis, especially baseline data over long periods, are hampering effective CEA. Few articles examined CEA - policy/management nexus. Of the few studies, challenges such as the inadequate implementation of CEA mitigation strategies due to policy drawbacks and resource constraints, the high cost of monitoring multiple indicators, and poor connections between scenarios/modeling and management actions were paramount. Future CEA research is needed to broaden our understanding of how multiple disturbance affects forests in the global south and coupled social and ecological systems and their implications for sustainable forest management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».