Keeping up with the landscapes: promoting resilience in dynamic social-ecological systems
Notice bibliographique
Résumé
Forest managers working in dry forest ecosystems must contend with the costs and benefits of fire, and they are seeking forest management strategies that enhance the resilience of forests and landscapes to future disturbances in a changing climate. An interdisciplinary science team worked with resource managers and stakeholders to assess future forest ecosystem dynamics, given potential climatic changes and management strategies, across a 23,000-ha landscape in the Lake Tahoe basin of California and Nevada in support of the Lake Tahoe West Restoration Partnership. We projected forest growth and fire dynamics using a landscape change model, upon which the science team layered additional modeling to evaluate changes in wildlife habitat, water, and economics. Managers and stakeholders used the findings of this integrated modeling effort to inform the design of a landscape restoration strategy that balanced risks and benefits based on a robust scientific foundation. The results, published in this Special Feature, suggest that a continuation of status quo management would be less effective at protecting and improving desired outcomes than more active and extensive management approaches. In addition, the types of management activity also affected ecosystem outcomes. Results from across the studies in this special feature suggest that thinning and prescribed fire were complementary, although they resulted in somewhat different effects, and that low-severity use of fire had the greatest array and magnitude of ecosystem benefits. A notable exception was carbon storage, which declined with more active management and prescribed fire in particular. We highlight key findings from this Special Feature and summarize key challenges and some lessons learned in our experience of co-producing science. In short, science-management partnerships require cooperation, patience, and skill, but they are effective in increasing the capacity of land managers to navigate in an environment of rapid change and increasing uncertainty.
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 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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».