Cross-Boundary Sustainability: Assessment across Forest Ownership Categories in the Conterminous USA Using the Montréal Process Criteria and Indicators Framework
Notice bibliographique
Résumé
The conservation and sustainable management of forests across ownership groups of the conterminous USA was assessed using the Montréal Process Criteria and Indicators (C&I) framework using national forest inventory and other data. Sixty-one percent of the forest area in the USA is Privately owned (20% Corporate, 39% Family, and 2% Other Private), 37% is Public (28% Federal, 2% Local, and 7% State), and 2% is within Native American Tribal Reservation boundaries. There are many commonalities across ownership categories, but there are also important differences. A 1.1 million ha yr−1 decrease in Family forestland and a 1.0 million ha yr−1 increase in Corporate forestland (C&I 1.1.a) between 2012 and 2019 are among the main trends with implications for sustainability and influence all other aspects considered through the C&I. The majority of annual timber harvests (C&I 2.d) comes from Corporate (46%) and Family (42%) forestlands. Of the most common species, net growth to removal ratios (C&I 2.d) are less than 1.0 for three species on Tribal forestland, two species on Federal forestlands, and two species on Corporate forestlands. Disturbances (C&I 3.a and 3.b) are relatively common (ranging from 4 to 15% of forestland within an ownership category) across ownership categories with the highest proportion of disturbances being caused by diseases and pests on Federal forestland. Differences in the legal and institutional frameworks across ownership categories (Criterion 7) influence how the forest resources can be managed and how policies, programs, and services can be designed and implemented to help maintain and enhance the flow of forest-based goods and services. This analysis helps illustrate that sustainability is complex, C&I are imperfect, and there are additional elements, such as recreational access and ownership/management objectives, that would be helpful for comparing across ownership categories. But the Montréal Process C&I framework helps elucidate the relative threats among ownership categories, in particular the loss of Family forestland to non-forest uses and the increase in disturbances across most ownership categories, and the relative opportunities across ownership categories, including the sustainable supply of timber from Corporate and Family forestlands and the relatively high tree, and presumably broader, biodiversity especially on Local and Other Private forestlands.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».