Protecting our streams by defining measurable targets for riparian management in a forestry context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Generally, governments and industry have implemented some degree of protection to reduce the impacts of forestry on aquatic ecosystems. Here, we consider the widespread application of streamside management in terms of riparian buffer retention to protect freshwaters from forestry practices across three jurisdictions with large and intensive forestry sectors (British Columbia, Finland and Sweden). This perspective was developed by working with researchers, practitioners and policymakers on mitigation measures to decrease the impacts of forestry on streams. We demonstrate that it is exceedingly rare for policies and guidelines to specify concrete objectives and measurable targets that can be assessed against riparian buffer management outcomes. Most often, policy objectives for riparian management prescribe ‘to prevent or mitigate impacts’, and this vagueness is insufficient to protect our waters. We argue that we should be clearer about the targets (outcomes) for riparian management and go beyond the simple idea that buffer presence, without further specification of its conditions, is always a successful protection strategy. One cannot measure the effectiveness of rules and guidelines without quantitative targets. Policy implications : In this paper, we suggest that locally developed and adjusted targets for riparian buffers must include quantifiable, measurable goals that specify what is supposed to be achieved and protected with respect to ecological functions, biological communities or other values. It should be relatively simple to move from current vague objectives such as ‘protect and prevent’ to a defined range of values for ecological parameters that buffers are supposed to provide. For example, these can include region‐specific shading levels and microclimate targets, large wood volumes, or riparian forest species composition. We stress that these targets must be developed through an open dialogue between agencies, practitioners, land owners and scientists. We acknowledge that there are trade‐offs between being too prescriptive and too vague. However, when excessively broad goals are the norm, we lose the capacity to effectively implement, monitor or evaluate the outcomes of protection measures.
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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 | 0,001 | 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 ».