Editorial: Forest assisted migration
Notice bibliographique
Résumé
Recent research indicates that Forest Assisted Migration (FAM) may help mitigate climate change impacts on forests, with nearly 60% of studies supporting its use (Xu & Prescott, 2024). However, FAM poses risks, such as introducing invasive species and maladaptation (Chen et al., 2021), increasing susceptibility to pathogens (Grady et al., 2015), and raising social concerns (Hagerman & Kozak, 2021). This research topic considers the application of assisted migration practices to forest management. We have curated contributions from sixty-five authors studying twenty-five species across eleven articles grouped into four subtopics. All articles were published in a special Frontiers in Forests and Global Change issue titled "Forest Assisted Migration." This collection highlights the interdisciplinary nature of the research. The subtopics include:1. Genetic and environmental factors influencing plant traits 2. Assisted migration practices through field trials and silvicultural methods 3. Social attitudes toward FAM and its implications for forest planning 4. Models for improving the accuracy of seed transfer and species selection. Some contributions cross multiple subtopics. Individually and collectively, this collection substantially enhances our understanding of FAM's application.The establishment of provenance trials and common gardens are used to test tree species' responses and performance, often involving transfers across latitudinal or elevational gradients.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,016 |
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 ».