Using forestry archives to assess long-term changes in forest landscape age structure and tree composition (1950–2020) in eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Global forest landscapes are undergoing profound changes driven by the influence of multiple interacting factors, including forestry, natural disturbances, and climate change. Monitoring and understanding these complex dynamics is challenging due to the lack of data at the spatiotemporal scale at which changes occur (i.e., millions of ha over decades). In this study, we analyzed forest management plans from the 1950s alongside contemporary forest inventories to track changes in age structure and tree species composition across 18 large landscapes covering 3.8 million hectares of eastern Canada's forests. Using cluster analysis, we grouped the 18 studied landscapes into four broad ecological regions (i.e., northern and southern boreal and western and eastern temperate mixed forests) characterized by similar forest composition in the 1950s and subsequent disturbance regimes from 1950 to 2020. The boreal regions transitioned from old-growth-dominated landscapes to those dominated by young stands, mainly due to clearcutting. This transformation was associated with declines in spruces and paper birch and increases in poplars, balsam fir, and jack pine. In contrast, the temperate regions—already logged before the 1950s—experienced subtler age structure changes. Birches and black spruce declined in those forests, while maples, balsam fir, and white pine became more prevalent. We discuss the potential interactive effects of forestry practices, natural disturbances, and climate change on these changes. We conclude that forestry archives are valuable long-term ecological data that should be systematically analyzed to assess global long-term forest change.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».