State of protective forest plantations in the Forest-Steppe zone of Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes approaches of scholars to the interpretation of the essence of protective forest plantations (PFP) and provides the most appropriate definition. The most significant functions of PFP are analyzed, and their peculiarities in certain regions of Ukraine are highlighted. PFP play an important role in preserving the stability of landscapes, including agricultural ecosystems. They are important for soil improvement and perform significant ecological functions, contributing to the creation and improvement of microclimate in agro-landscapes: reducing wind speed and intensity of wind erosion in the summer, preventing the blowing of the upper, most fertile layer of soil; snow retention and reducing surface runoff, including both snowmelt and rainwater, which helps to preserve soil moisture and prevent water erosion. Existing protective forest plantations in the Forest-Steppe zone of Ukraine are mainly formed from black locust (Robinia pseudoacacia), common oak (Quercus robur L.), common ash (Fraxinus excelsior L.), Canadian poplar (Populus canadensis Moench.), black poplar (Populus nigra L.), Norway maple (Acer platanoides L.), and sycamore maple (Acer pseudoplatanus L.). It is concluded that the Forest-Steppe zone of Ukraine is characterized by a rapid loss of protective forest plantations due to fires and military actions. During 11 months of the war with Russia, 425 cases of forest fires were recorded in PFP on a total area of 754 ha in the occupied Zaporizhia region and 287 ha in the Kherson region. This is three times more than during the same period in 2021, and the average area of one fire has increased by 16 times. Fires in the Forest-Steppe are characterized by the concept of temporary sterilization of the soil, during dry burning, as a result of which the death of worms, insects and microorganisms occurs in these areas. In the post-war period, the development of the forest industry requires scientific support for the implementation of the state policy on sustainable forest management, increasing the forest resource potential, as well as the forest cover of Ukraine to an optimal level, improving the efficiency of forest production through the application of modern scientifically-based methods for forest restoration and cultivation and rational use of forest resources, protecting forests from fires, illegal logging, pests, and diseases.
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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 | 0,002 |
| 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 ».