The impacts of contemporary logging after 250 years of deforestation and degradation on forest-dependent threatened species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the importance of safeguarding forests and woodlands for achieving global climate and biodiversity agendas, logging continues across most forested countries. Forestry advocates often claim logging has minimal impacts, but rarely consider the cumulative threat deforestation and degradation has had, and continue to have, on species. Using New South Wales (Australia) as a case study, we quantify the extent of deforestation and degradation from 1750 – current. Using these estimates of overall loss as a baseline, we then quantify the relative extent of contemporary (2000 – 2022) logging and the condition of the remaining native forest and woodland (quantified by measuring the similarity of a current ecosystem to a historical reference state with high ecological integrity). Using these data, we measure the impacts on distinct vegetation types and on 484 terrestrial forest-dependent now-threatened species. We show that more than half (29 million ha) of pre-1750 (pre-European colonization of Australia) native forest and woodland vegetation in NSW has been lost. Of the remaining 25 million ha, 9 million ha is degraded. We found contemporary degradation from logging affected 244 forest-dependent now-threatened species that had already been affected by this historical deforestation and degradation, but the impacts varied across species and vegetation types. We found that 70 now-threatened species that were impacted by historical deforestation and degradation and continue to be impacted by logging, now have ≤50% of their pre-1750 extent remaining that is intact (with three species now having <20%). By quantifying the historical impacts of deforestation and degradation, our research sets the impact of contemporary degradation from logging in perspective and highlights shortfalls in current environmental assessments that fail to consider appropriate baselines when reporting on overall impact. Future land management decisions need to consider not only the extent of remaining habitat based on pre-1750 extents, but also its condition. Article impact statement The impact of logging needs to be placed in perspective by considering past losses and degradation due to human land use decisions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».