Identifying strategies to manage boreal forests: simulating moose and timber management scenarios at a landscape scale in the face of changing environmental conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are ongoing debates among different stakeholders about which forest and ungulate management strategies will sustain high levels of timber and animal harvest and maintain important ecosystem functions under climate change. Ungulate-forest interactions are complex, including periods where forest regeneration is sensitive to browsing pressure, making it difficult to predict the consequences of a given strategy over time. To aid decision-making, we simulated the impacts of moose browsing on forest succession under 18 different combinations of moose ( Alces alces ) harvest rate levels and forest management scenarios in a boreal forest landscape in southern Sweden given projected changes in forest growth due to climate change. We found that the current management practices are important for sustaining a moose-forest system. Increasing moose harvest rates led to slightly smaller moose populations, larger estimates of landscape carrying capacity, and less biomass removal of Scots pine ( Pinus sylvestris ), a commercially valuable species. However, minor changes in the moose harvest were hardly affecting timber production. Increasing the timber harvest rotation time led to the highest estimates of Scots pine biomass, while thinning younger cohorts lead to the highest estimates of Norway spruce ( Picea abies ) biomass. These changes came without much effect to moose population dynamics. However, the increased broadleaf production scenario had a very large positive effect on total aboveground live biomass of deciduous species and on landscape carrying capacity and moose density. This scenario subsequently resulted in the greatest estimates of biomass removal of Scots pine, highlighting the tradeoffs associated with increased moose production.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».