Comparing landscape partitioning approaches to protect wildlife habitat in managed forests
Notice bibliographique
Résumé
Industrial forestry activities can increase landscape fragmentation, impacting wildlife populations, particularly Canada’s woodland caribou, Rangifer tarandus caribou. To protect caribou in areas with forestry activities, the province of Ontario, Canada, implemented a Dynamic Caribou Harvest Schedule (DCHS). The DCHS spatially aggregates harvest disturbance into regions and distributes them across the landscape to maintain forest patch size–age distributions consistent with a natural variation range. However, the DCHS may negatively impact the cost of timber supply. We compared the DCHS with an alternative zoning approach that assigned the harvest deferral and operational management zones within a large forest area. We compared these approaches using an optimization model that combined harvest scheduling, access road construction, and caribou protection sub-problems. We formulated the protection of caribou habitat and road construction as network flow problems, while the harvesting problem incorporated the ecological constraints prescribed by the forest management plan. We compared the DCHS and zoning approaches in the Wabadowgang Noopming Forest of Ontario, a boreal area within the caribou distribution zone. For the same volume of sustainable harvest, the zoning approach protected less total area but more habitat and old-growth stands over the long term, and yielded lower timber costs by 1.2–2.2 $·m−3 than the DCHS.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».