Emulation or Degradation? Evaluating Forest Management Outcomes in Boreal Northeastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Forest degradation has gained global attention for its role in exacerbating biodiversity loss and climate change, yet indicators, baselines, and thresholds of degradation remain under debate. Maintaining key forest characteristics within bounds of natural variability offers a strategy to sustain ecological integrity and to provide potential measures of degradation. We used forest inventories, satellite-derived information, and government planning guidelines to evaluate five potential indicators of forest degradation during 2012-2021 for public forests in boreal northeastern Ontario, Canada. We tested two contrasting hypotheses (natural disturbance emulation vs. timber maximization) by comparing observed values against those from two reference landscapes: one shaped by empirical estimates of natural fire disturbance regimes and one by forest management aimed at maximizing timber volumes. All indicators fell outside bounds of natural variability from natural landscapes and were more consistent with timber maximization. Specifically, compared to natural landscapes, some forest types were disturbed at substantially higher rates; the proportion of forest >100 years old was significantly lower (22.4% on average vs. 53.5% in a natural landscape); and modelled boreal caribou and American marten habitats were highly fragmented and substantially reduced (12% for boreal caribou and 36% for American marten vs. corresponding percentages of 73% vs. 76% in a natural landscape). Government planning targets for natural variability targets also were lower than, and did not overlap with, empirical estimates. Continued degradation of biodiversity and ecological services is likely unless management approaches are altered.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».