A pan-Canadian assessment of empirical research on post-disturbance recovery in the Canadian Forest Service
Notice bibliographique
Résumé
Information about post-disturbance regeneration success and successional dynamics is critical to predict forest ecosystem resistance and resilience to disturbances and climate change. Our objective was to identify and classify post-disturbance empirical research conducted by the Canadian Forest Service (CFS) of Natural Resources Canada and their collaborators to provide guidance on future research needs, improving our understanding of post-disturbance recovery in a Canadian context. To achieve our objective, we collected and classified peer-reviewed and non-published literature produced by the CFS between 1998 and 2020 that concerned post-disturbance ecology. We focused on research addressing natural or anthropogenic disturbances, such as wildfires, pest outbreaks, windthrows, forest management, seismic lines, and those that studied processes related to soil, vegetation, fauna, hydrology, and microbial communities. We found that forest harvesting was the disturbance most studied by CFS between 1998 and 2020, followed by fire. Despite the fact that large, forested areas are affected annually by pests, studies on recovery after pest outbreaks were scarce. Other disturbances, such as mining and seismic lines or other abiotic disturbances were rare in CFS literature. Most studies (70%) examined changes in vegetation related to forest management and fire and they were mainly focussed on post-disturbance tree regeneration success. Post-disturbance changes in understory species diversity were also well-studied. Our results provide a geographic overview of CFS research on post-disturbance recovery in Canada and enable the identification of key knowledge gaps. Notably, research focusing on recovery after natural disturbances was underrepresented in the assessed literature compared to studies centered around harvesting. Long-term research sites, chronosequences that substitute space for time, and studies focused on consecutive disturbances are especially important to maintain and establish sustainable forest management strategies in the face of climate change.
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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 | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».