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Enregistrement W4412466364 · doi:10.1007/s00267-025-02191-5

Emulation or Degradation? Evaluating Forest Management Outcomes in Boreal Northeastern Ontario

2025· article· en· W4412466364 sur OpenAlexafffundabout
Jay R. Malcolm, Julee J. Boan, Justina C. Ray

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaToronto and Region Conservation AuthorityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésForest managementEmulationEnvironmental scienceForestryTaigaDegradation (telecommunications)Forest degradationBorealNature ConservationLoggingAgroforestryGeographyEcologyLand degradationComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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