Expert knowledge of forest succession is used widely in forest management planning, but its level of uncertainty is unknown. Using boreal Ontario as an example, we examined the level of uncertainty in expert knowledge of forest succession and explored possible sources of this uncertainty. Overall, the level of uncertainty associated with expert knowledge was high for all aspects of forest succession, except for post-fire species establishment. Higher levels of uncertainty were associated with knowledge of forest succession for mixed forest types and moderate site conditions, as opposed to coniferous or non-coniferous forest types and extreme dry/wet or poor/rich sites. We hypothesize that uncertainty in expert knowledge is highest when vegetation dynamics are highly stochastic as with complex species assemblages, environmental controls on succession are weak, and effects of disturbances are less drastic. Awareness about the degree of uncertainty in expert knowledge of forest succession could be incorporated into forest management decision processes. It could also help researchers to identify critical knowledge gaps to guide further studies.Key words: uncertainty assessment, post-fire establishment, natural succession, knowledge elicitation RÉSUMÉ La connaissance experte de la succession des forêts est largement utilisée dans la planification de la gestion forestière, mais son niveau d'incertitude est inconnu. En utilisant la forêt boréale de l'Ontario comme exemple, nous avons examiné le niveau d'incertitude sur le plan de la connaissance experte de la succession des forêts et avons tenté de découvrir les sources possibles de cette incertitude. Dans l' ensemble, le niveau d'incertitude lié à la connaissance experte était élevé pour tous les aspects de la succession des forêts, sauf pour ce qui est de l' établissement des espèces à la suite d'un feu de forêt. Des niveaux d'incertitude plus élevés ont été liés à la connaissance de la succession des forêts pour les divers types de forêts mixtes et les régions caractérisées par des conditions climatiques modérées, contrairement aux types de forêts de conifères ou autres que de conifères, de même qu'aux régions caractérisées par des conditions d'aridité ou d'humidité extrême ou peu ou très fertiles. Nous sommes partis de l'hypothèse que l'incertitude sur le plan de la connaissance experte est la plus élevée lorsque la dynamique de la végétation est extrêmement stochastique, comme c' est le cas avec les assemblages d' espèces complexes, que les mesures de contrôle environnemental sur la succession sont faibles et que les effets des perturbations sont moins drastiques. La sensibilisation au niveau d'incertitude sur le plan de la connaissance experte de la succession des forêts pourrait être intégrée aux processus de décision en matière de gestion forestière. Cela pourrait également aider les chercheurs à déterminer les lacunes cruciales en matière de connaissance en vue d' orienter les études à venir.Mots clés : évaluation de l'incertitude, établissement à la s...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.