Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forests long have been important to humanity and other species of the planet, providing timber and non-timber resources, innumerable ecosystem services, and supporting biological diversity. The technical determination of requirements for a sustained yield of timber was a revolutionary achievement, which has since been extended to the sustainability of other aspects of forests and diverse human endeavors. Yet the expectations of stasis and constancy make sustainability difficult in a world undergoing rapid changes, necessitating a paradigm shift that accommodates uncertainty and embraces change. Resilience theory and the principles of complex adaptive systems provide a foundation for a resilient and adaptive approach to forest stewardship. The many services, uses, values, and expectations of forest often conflict with each other, requiring bundling into protection, multi-purpose, and timber zones. Applying resistance, recovery, adjustment, reconfiguration, or transformation strategies for resilient forest management is a place-based exercise, addressing local attributes, vulnerabilities, and priorities. Climate change and its stimulation of forest disturbances are priority challenges for which resilience planning and management is needed. The diversity, disturbance regimes, biological legacies, and spatial patterns of natural forests inspire an ecological forestry approach that has the greatest potential for supporting forest resilience, and ultimately the resilience of forest enterprises and forest communities. A long history of deforestation and forest degradation often requires forest restoration to make forests more resilient. With many unknowns and much uncertainty, resilient forest management takes place in an adaptive management context. Resilient forest stewardship is ultimately about people management and must take place within a supportive governance and sociocultural framework.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».