Potential of thinning to increase forest resilience and resistance to drought, pest, windstorm and fire: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
As the pressure on forest ecosystems increases with the occurrence of more severe and frequent natural disturbances, the need for silvicultural treatments to mitigate multiple risks is becoming increasingly apparent. Thinning has been identified as a means of managing stands to enhance resilience and resistance to disturbances. However, the underlying mechanisms vary depending on the disturbance types and tree species and there is a lack of empirical evidence that thinning can effectively mitigate these risks at a broad scale. We conducted a meta-analysis of 50 studies quantifying the effects of thinning treatments on the resilience and resistance of forest stands to four categories of natural disturbances: drought, insects and pathogens, wind, and fire. Meta-analyses were conducted to examine the influence of various moderators, namely the response type (growth, survival, damage), thinning intensity, thinning type, time since the first treatment, stand age and pest type (for insects and pathogens). We found a positive broad-scale effect of thinning on forest resilience and resistance, while the disturbance-specific effect was positive for reducing the impact of drought, pests, and in some cases fire, but not significant for windstorms. Although responses varied among disturbance types, and in some cases response type, thinning type, and time since treatment, a key finding of this study is that no statistically significant negative effect of thinning has been detected with respect to our resilience and resistance indicators. Although thinning should not be considered as a tool that will singlehandedly increase the resilience of forests, our results suggest that for temperate and boreal ecosystems of North America and Europe, thinning can be expected to increase the resilience and resistance of forests to multiple stressors, in a wide range of sites and stand characteristics. Yet, empirical data from Asia, southern hemisphere and tropical forests are needed to enable global-scale conclusions. Moreover, potential detrimental effects of thinning on forest ecology should be carefully assessed before prioritizing thinning as a means of increasing forest resilience and resistance.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».