Adapting the patch-cut system to implement forest assisted migration
Notice bibliographique
Résumé
As the Anthropocene tightens its grip on the world, forests are facing escalating disturbance rates, tree mortality, degradation and risks of catastrophic collapses. A popular and controversial proposition is to enhance forests’ response diversity by adding novel tree species with missing functional traits through forest assisted migration (FAM). Beyond tests of the survival and growth of southern species or provenances in colder regions and studies of the socio-ecological challenges facing FAM, little interest has been paid to the silvicultural system for FAM implementation. Yet, the topic could influence its biological success, social acceptability, and economic feasibility. For example, southern light-intolerant tree species introduced into northern uneven-aged forests may experience a lack of light availability. Likewise, implementing FAM in clearcuts raises social acceptability issues. The patch-cut system combines advantages of even- and uneven-aged systems useful for FAM; however, perhaps due to the difficulty of its operationalization, it is rarely used. We propose a new way to implement the patch-cut system, enabling from the get-go to plan the location and timing of treatment of each patch in a stand. We discuss the advantages that this revisited patch-cut system presents for FAM: (i) the testing of various planting environments, (ii) easy monitoring in an adaptative management context where each patch is a replicate of a repeated-measure experiment and (iii) low intensity planting for efficient future dispersion of species adapted to a changing climate. We end with a call for the development of an international network of FAM trials within the revised patch-cut system.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».