Modelling and monitoring: examining the utility of dynamic landscape metapopulation models for sustainable forest management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reliable, practical and affordable means of assessing the sustainability of forest management remain elusive. Monitoring of biological indicators is an important element, but sufficiently powerful monitoring strategies are expensive and monitoring alone may not provide answers in time to avloid irreversible environmental or ecological damage. We propose a model-based approach to assessing sustainability using bio-indicators of ecosystem condition to provide timely feed-back to managers about the sustainability of current and alternative forest management options, but acknowledge that assessment of biological indicators is only one component of the assessment of sustainability. This model-based approach can also support the development of better-targeted and more relevant monitoring systems. Dynamic landscape meta-population (DLMP) models integrate spatial models of forest change (also known as landscape dynamic models or forest succession models) with meta-population models. which describe demographic and biological attributes of species and the dynamic consequences of migration and habitat change. DLMP models may be used to predict the meta-population level consequences of management actions on bio-indicator species, and as such. may provide a relatively efficient and inexpensive approach to assessing an important aspect of the potential sustainability of forest management. We review some of the criticisms of monitoring for trend in indicators and the advantages and problems associated with using DLMP models of bio-indicator species to evaluate the sustainability of forest management options. We draw on results of a case study of the brown creeper (Certhis americana) in northern Ontario, Canada, that explored the sustainability of competing forest management scenarios. Based on case study results, DLMP models of bio-indicator species appear to be useful for (1) assessing and ranking the sustainability of management options, (2) quantifying the stresses placed on ecosystems by particular management activities, (3) targeting future research and data collection, and (4) dealing explicitly with both environmental and model uncertainties.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».