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Enregistrement W4322746210 · doi:10.1007/978-3-031-15988-6_31

Challenges for the Sustainable Management of the Boreal Forest Under Climate Change

2023· book-chapter· en· W4322746210 sur OpenAlexaff
Miguel Montoro Girona, Tuomas Aakala, Núria Aquilué, Annie‐Claude Bélisle, Émeline Chaste, Victor Danneyrolles, Olalla Díaz‐Yáñez, Loïc D’Orangeville, Guillaume Grosbois, Alison J. Hester, Sang-Hyun Kim, Niko Kulha, Maxence Martin, Louiza Moussaoui, Christoforos Pappas, Jeanne Portier, Sara Teitelbaum, Jean‐Pierre Tremblay, Johan Svensson, Martijn Versluijs, Märtha Wallgren, Jiejie Wang, Sylvie Gauthier

Notice bibliographique

RevueAdvances in global change research · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiNatural Resources CanadaUniversité LavalUniversité de MontréalCanadian Forest ServiceUniversity of New BrunswickUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueCenter for Northern StudiesUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomeClimate changeDisturbance (geology)BiodiversityBorealTaigaEnvironmental resource managementEcosystemForest managementEcosystem servicesEcosystem managementGeographyAgroforestryFragmentation (computing)EcoforestryEnvironmental scienceForest ecologyEcologyForest restorationForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The increasing effects of climate and global change oblige ecosystem-based management to adapt forestry practices to deal with uncertainties. Here we provide an overview to identify the challenges facing the boreal forest under projected future change, including altered natural disturbance regimes, biodiversity loss, increased forest fragmentation, the rapid loss of old-growth forests, and the need to develop novel silvicultural approaches. We specifically address subjects previously lacking from the ecosystem-based management framework, e.g., Indigenous communities, social concerns, ecological restoration, and impacts on aquatic ecosystems. We conclude by providing recommendations for ensuring the successful long-term management of the boreal biome facing climate change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,133 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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