A trait-based approach to both forestry and timber building can synchronize forest harvest and resilience
Notice bibliographique
Résumé
Along with forest managers, builders are key change agents of forest ecosystems' structure and composition through the specification and use of wood products. New forest management approaches are being advocated to increase the resilience and adaptability of forests to climate change and other natural disturbances. Such approaches call for a diversification of our forests based on species' functional traits that will dramatically change the harvested species composition, volume, and output of our forested landscapes. This calls for the wood-building industry to adapt its ways of operating. Accordingly, we expand the evaluation of the ecological resilience of forest ecosystems based on functional diversification to include a trait-based approach to building with wood. This trait-based plant-building framework can illustrate how forecasted forest changes in the coming decades may impact and guide decisions about wood-building practices, policies, and specifications. We apply this approach using a fragmented rural landscape in temperate southeastern Canada. We link seven functional groups based on the ecological traits of tree species in the region to a similar functional grouping of building traits to characterize the push and pull of managing forests and wood buildings together. We relied on a process-based forest landscape model to simulate long-term forest dynamics and timber harvesting to evaluate how various novel management approaches will interact with the changing global environment to affect the forest-building relationships. Our results suggest that adopting a whole system, plant-building approach to forests and wood buildings, is key to enhancing forest ecological and timber construction industry resilience.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».