Búsqueda de artículos
Seguiremos las directrices para revisiones sistemáticas en gestión ambiental V.5.0, publicadas por la colaboración para la evidencia ambiental . También hemos complementado el protocolo con un formulario ROSES (archivo adicional 1) . Utilizaremos una estrategia de búsqueda exhaustiva y buscaremos la literatura relevante en un conjunto diverso y amplio de bases de datos bibliográficas.
-
Base de datos CABI de ciencias forestales (http://www.cabi.org/forestscience/).
-
Directorio de revistas de acceso abierto (https://doaj.org/).
-
OpenGrey (http://www.opengrey.eu).
-
PQDT Open (https://pqdtopen.proquest.com/).
-
Scopus (https://www.scopus.com/).
-
Web of Science Core Collection (http://apps.webofknowledge.com).
-
Zenodo (https://zenodo.org).
También buscaremos artículos utilizando dos motores de búsqueda, Google Scholar (https://scholar.google.com) y BASE (https://www.base-search.net). Además, buscaremos artículos en un sitio web especializado, U.S. Forest Service (https://www.fs.usda.gov).
El trabajo de alcance reveló que se pueden encontrar relativamente pocos estudios cuando se utilizan términos específicos relevantes para los componentes de la pregunta de estudio. Esto se debe al uso inconsistente del vocabulario entre los investigadores cuando describen la CCF y los métodos de cosecha asociados, más que a la falta de literatura relevante. Es probable que este problema haya hecho que los investigadores y otras partes interesadas subestimen la cantidad de investigaciones realizadas sobre este tema. Por lo tanto, realizamos una búsqueda sistemática de términos relacionados con la CCF y los métodos de recolección asociados. Extrajimos sistemáticamente todos los términos relevantes utilizados en los artículos que han revisado la terminología . El resultado fueron 64 términos únicos (archivo adicional 2). La mayoría de esos términos constaban de varias palabras, la primera de las cuales indicaba un tipo de corta o gestión y la última especificaba que se refería a la silvicultura (es decir, corte de selección, cosecha de selección, tala de selección, etc.). Para acortar y simplificar la cadena de búsqueda, se probaron individualmente diferentes términos y se eliminaron los que no ofrecían resultados adicionales. Algunos términos generales (por ejemplo, gestión alternativa, orientada a la naturaleza, gestión de ecosistemas, etc.) dieron lugar a un gran número de artículos sin relevancia para el tema tratado. Complementamos estos términos con términos específicos de gestión forestal (por ejemplo, silvicultura alternativa, cosecha alternativa, etc.) para ayudar a garantizar que no se excluyera la literatura relevante. El resultado fue un total de 78 términos para la intervención. Por la misma razón, limitaremos nuestra búsqueda a las categorías temáticas relevantes para los bosques en Web of Science (WoS) y a las áreas de investigación en Scopus (Tabla 1). A continuación, complementaremos estos términos con términos relevantes para el comparador, es decir, la tala de árboles.
No limitaremos la búsqueda al bosque boreal o templado (población) para garantizar que no se excluyan los estudios relevantes. Tampoco limitaremos la búsqueda a los estudios relevantes para la biodiversidad (resultado) ya que es muy difícil tener una cadena de búsqueda de biodiversidad que lo incluya todo. Este enfoque aumenta la carga de trabajo, pero maximiza las posibilidades de encontrar todos los estudios pertinentes sobre biodiversidad. Buscaremos en los títulos, resúmenes y palabras clave. Tras el cribado, los términos recién descubiertos se utilizarán para realizar otra búsqueda. Para evaluar la exhaustividad de la búsqueda, utilizaremos los siguientes artículos como referencia: . Utilizaremos la siguiente cadena de búsqueda.
(((forest* OR timber* OR tree* OR wood*) AND
(«aggregat* cut*» OR «aggregat* harvest*» OR «aggregat* logging*» OR «alternative* cut*» OR «alternative* fell*» OR «alternative* harvest*» OR «alternative* silvicult*» OR «alternative* to clear* fell*» OR «alternative* to clearfell*» OR «alternative* to even age*» OR «back* to nature*» OR «checker*»OR «close* to nature*» OR «common* sense*» OR «continuous* cover*» OR «continuous* forest*» OR «dauerwald*» OR «diversity* orient*» OR «ecoforestry*» OR «ecological* forestry*» OR «ecological* silvicultur*» OR «ecosystem* managment*» OR «gap* cut*» OR «gap* fell*» OR «gap* harvest*» OR «gap* harvest*» OR «gap* manag*» OR «gap* select*» OR «gap* silvicultur*» OR «holistic*» OR «irregular* structure*» OR «irregular*» OR «J shape*» OR «low* impact*» OR «multi* edad*» OR «multiage*» OR «multi* cohorte*» OR «multicohort*» OR «multi* purpose*» OR «multipurpose*» OR «natural* disturbance* base*» OR «nature* base*» OR «nature* orient*» OR «near* natural*» OR «new* forestry*» OR «new* perspective*» OR «partial* cut*» OR «partial* harvest*» OR «partial* harvest*» OR «patch* cut*» OR «patch* cut*» OR «patch* fell*» OR «patch* harvest*» OR «patch* logging*» OR «permanent* forest*» OR «plenter*» OR «polycyclic*» OR «positive* impact*» O «impacto* reducido*» OR «restoration* forest*» OR «select* cut*» OR «select* fell*» OR «select* harvest*» OR «select* logging*» OR «select* management*» OR «select* silvicultur*» OR «single* tree*» OR «stocking* control*» OR «strip*» OR «sustainable* forestry*» OR «systemic* silvicultur*» OR «systemic*» OR «target* diameter*» OR «uneven* age*» OR «uneven* size*» OR «low* impact*» OR «common* sense*» OR «dispers* cut*» OR «dispers* fell*» OR «dispers* harvest*» OR «dispers* silvicultur*») AND
(«even age*» OR «clearcut*» OR «clear* cut*» OR «clear* fell*» OR «clearfell*» OR «planted* forest*» OR «plantation*» OR «monoculture*»)))
Esta cadena de búsqueda está formateada para WoS y Scopus. Para su uso en WoS se añade ‘TS =’, y en Scopus ‘TITLE-ABS-KEY’ al principio de la cadena de búsqueda.
Los servicios distintos de WoS y Scopus tienen una funcionalidad limitada (por ejemplo, la longitud de la cadena de búsqueda, no hay exportación de referencias). Por lo tanto, utilizaremos una estrategia de búsqueda simplificada cuando utilicemos estos otros servicios. Utilizaremos los términos de búsqueda más comunes y relevantes relacionados con el CCF (Tabla 2A). Buscaremos con cada término CCF individualmente o cuando el uso de operadores booleanos sea posible combinar la búsqueda con todos los términos relevantes (Tabla 2A y B). Examinaremos los primeros 200 artículos (ordenados por relevancia cuando sea posible) proporcionados dentro de cada búsqueda. Buscaremos estos términos en el título, el resumen, las palabras clave o en cualquier parte del artículo, según la capacidad del servicio. Se registrarán los detalles de estas búsquedas junto con los posibles cambios o adiciones de bases de datos bibliográficas, motores de búsqueda y términos. Las restricciones de tipo de documento aplicadas se registrarán e informarán en la revisión. También se revisarán sistemáticamente las listas de referencias de las revisiones relevantes y de todos los estudios elegibles.
Actualización de la búsqueda
Una vez realizada la extracción inicial de datos, antes de la síntesis de los mismos, se realizará una actualización de la búsqueda en Web of Science y Scopus. Esta búsqueda se limitará a partir de la búsqueda inicial. Los nuevos artículos serán cribados y evaluados como antes.
Cribado de artículos y criterios de elegibilidad de los estudios
Proceso de cribado
Todos los resultados de las búsquedas se añadirán a una biblioteca EndNote y se eliminarán los duplicados. Los estudios se cribarán primero evaluando el título. Cuando el título indique que se pueden realizar comparaciones relevantes, el artículo se considerará relevante. Si el título no ofrece una respuesta clara, se examinará la pertinencia del resumen. Cualquier estudio en el que el título o el resumen indiquen que podría haberse realizado una comparación relevante será sometido a un cribado del texto completo. En caso de duda, se incluirá el estudio y se evaluará críticamente su idoneidad mediante la lectura del texto completo. Un segundo revisor evaluará un subconjunto de estudios de cada etapa de cribado de forma independiente. Si surgen desacuerdos en cuanto a la pertinencia de los estudios, se mantendrán discusiones para tomar una decisión consensuada. En un archivo adicional se proporcionará una lista de los estudios rechazados con los motivos de exclusión de la evaluación del texto completo.
Criterios de elegibilidad
Se considerará tanto la literatura revisada por pares como la literatura gris. Para ser incluido, un estudio debe cumplir los siguientes criterios:
Poblaciones elegibles: Bosques de las zonas de vegetación boreal y templada.
Intervención elegible: Los sistemas de gestión que siempre mantienen la cobertura arbórea y utilizan la cosecha parcial (de selección) para mantener al menos dos clases de edad de los árboles de producción. La cosecha parcial puede dividirse en dos grupos principales: cosecha en grupo y cosecha de un solo árbol. La cosecha en grupo, también llamada cosecha en hueco o cosecha en parches, es un método de cosecha en el que se cosechan grupos de árboles más pequeños o más grandes durante la tala. Durante la cosecha de selección de un solo árbol, los árboles se eligen para la tala individualmente, y es menos probable que se creen aberturas de dosel más grandes. Ambas talas se utilizan para lograr o mantener una estructura deseable de edad/tamaño del rodal (es decir, la curva de diámetro en forma de «J» con la mayoría de los árboles pequeños y un número decreciente de árboles grandes).
Se considerará que la tala es parcial cuando > el 30% de los árboles (en base a la medida informada, por ejemplo, el área basal, el volumen, la biomasa, la cubierta de copas, la densidad de tallos) quedan después de la tala de producción. Este umbral es subjetivo pero no arbitrario, ya que se deriva de la investigación bibliográfica con el umbral elegido decididamente en contraste con la silvicultura de retención. El umbral se interpretará de forma rígida. La silvicultura de retención o la cosecha de madera de refugio suelen dejar < el 30% del volumen sin cosechar y a menudo no dan lugar a estructuras multiedad a lo largo del desarrollo del rodal. También incluiremos los estudios descritos como silvicultura de retención o de madera de refugio siempre que se retenga el > 30% de los árboles después de la tala y se alcancen al menos dos clases de edad.
En principio, las comparaciones con el CC deben hacerse entre rodales que ya tienen una estructura de edad desigual y que luego se cortan parcialmente. Este es a menudo el caso de los estudios observacionales. Sin embargo, los experimentos suelen comenzar con una corta parcial en el bosque de edad uniforme con la intención de convertirlos en el bosque de edad desigual. Si es así, registraremos esta información como metadatos y la tendremos en cuenta durante el análisis (es decir, el estado del bosque antes del tratamiento como moderador). Dado que los efectos de la tala sobre las especies no dependen de la intención de la tala (si los árboles que quedan se cosecharán o no en el futuro), consideraremos todos los estudios que comparen la tala rasa con la tala parcial que cumplan los criterios de elegibilidad descritos.
Comparador elegible: Desbroce, tala completa del rodal, no más del 5% de árboles retenidos (según la medida informada). El umbral se interpretará de forma rígida.
Resultados elegibles: Estudios sobre plantas, animales y hongos. Las medidas de biodiversidad más comúnmente reportadas que pueden ser usadas para el meta-análisis; riqueza y abundancia de especies a escala de rodal. Otras medidas importantes de biodiversidad (por ejemplo, la composición de la comunidad, los índices de diversidad, la presencia de especies del interior del bosque o raras) se incluirán en la parte narrativa de la revisión.
Tipo de diseño de estudio elegible: Estudios de campo primarios experimentales y observacionales (por ejemplo, de cronosecuencia). Se considerarán los diseños de estudio antes/después o control/intervención y su combinación. No se incluirán los estudios de simulación de modelos, las compilaciones de investigaciones secundarias ni las revisiones.
Idioma: Texto completo escrito en inglés.
Evaluación de la validez de los estudios
Los estudios que cumplan los criterios de elegibilidad se someterán a una valoración crítica. Evaluaremos su claridad y susceptibilidad al sesgo y categorizaremos los estudios como de alta o baja validez (es decir, bajo o alto riesgo de sesgo) en relación con la pregunta de revisión. Se evaluarán todas las formas de riesgo de sesgo. Se considerará que los estudios que presenten alguna de las siguientes limitaciones tienen una validez baja y se excluirán.
-
Sin replicación de las intervenciones.
-
Los lugares de intervención (CCF) y de comparación (CC) no están bien emparejados (por ejemplo, lugares significativamente diferentes antes de la recolección).
-
Factores de confusión sustanciales presentes (por ejemplo, tratamientos realizados en momentos significativamente diferentes). O tratamientos adicionales llevados a cabo en los sitios CCF y no en los sitios CC que no son aspectos comúnmente asociados con cada enfoque silvícola respectivo (por ejemplo, diferencias en el pastoreo, la quema).
-
Indicación de que los resultados en los sitios CCF frente a los sitios CC se midieron con una metodología potencialmente introductoria de sesgos, de manera diferente o en momentos significativamente diferentes.
-
Algunos sitios fueron excluidos del estudio después del tratamiento (e.p. ej. perturbación inesperada en el CCF pero no en los sitios del CC, tiempo insuficiente para el trabajo de campo).
-
No se informó o se informó parcialmente de las mediciones indicadas en los métodos.
Las dos primeras condiciones tienen que ver con la susceptibilidad al sesgo de selección, la tercera con el sesgo de rendimiento, la cuarta con el sesgo de detección, la quinta con el sesgo de deserción y la sexta con el sesgo de información, según las directrices de la CEE . También se considerarán otros tipos de riesgo de sesgo no clasificables en las categorías anteriores (por ejemplo, la fuente de financiación).
También se excluirán los estudios si la información relativa a estas cuestiones no está clara y no se puede evaluar la validez del estudio. Específicamente, también se excluirán estudios debido a lo siguiente:
-
La metodología no está suficientemente descrita.
-
Los datos no pueden interpretarse.
Los estudios que no tengan ninguna de esas limitaciones se considerarán de alta validez y se incluirán en la revisión.
El proceso de valoración crítica se documentará de forma transparente. Se registrará una lista de los artículos excluidos, incluyendo las razones de la exclusión, y se presentará en un archivo adicional. La calidad y la generalidad de los estudios serán evaluadas por un revisor. Los casos dudosos se discutirán en el equipo de revisión. Se realizarán criterios adicionales o se modificará la valoración crítica si es necesario y se documentará.
Estrategia de codificación y extracción de datos
Los datos sobre riqueza y abundancia de especies se extraerán de las tablas. Estos datos incluirán las medias, una medida de variación (desviación estándar, error estándar, intervalo de confianza, etc.) y el tamaño de la muestra. Todas las medidas de variación se convertirán en desviación estándar. Si los datos no se presentan en tablas sino en figuras, nos pondremos en contacto con el autor correspondiente y le pediremos los datos. Si los autores no proporcionan los datos, los extraeremos de las figuras utilizando WebPlotDigitizer . También se contactará con los autores si no se presentan datos relevantes pero es probable que estén disponibles (es decir, que se utilicen para un análisis más avanzado). Si se proporcionan datos brutos, se calcularán los datos resumidos necesarios. Cuando los datos no puedan extraerse del documento, y los autores no los proporcionen, utilizaremos el estudio en la parte cualitativa de la revisión.
Los estudios que no informen de la riqueza y/o abundancia de especies pero que informen de otros tipos de evaluación de la biodiversidad (por ejemplo, la composición de la comunidad, los índices de diversidad, la presencia de especies del interior del bosque o raras) también se utilizarán en la parte cualitativa de la revisión. De estos estudios, se extraerá el texto que describa la comparación pertinente y se almacenará en una hoja de cálculo.
Si es posible, se separarán las especies en bosque, hábitat abierto y especies generalistas. Este es un aspecto clave a la hora de evaluar la idoneidad del hábitat e interpretar los efectos de la gestión sobre la biodiversidad.
En caso de incertidumbre respecto a los metadatos o a los datos comunicados en los artículos, nos pondremos en contacto con los autores correspondientes para obtener aclaraciones. Si los autores no responden, o no pueden proporcionar una explicación suficiente sobre las cuestiones planteadas, el artículo no se utilizará en la revisión. Este proceso se documentará y se presentará en un archivo adicional.
Los metadatos asociados junto con los modificadores potenciales del efecto se extraerán y codificarán de la siguiente manera.
-
Identificación del estudio único
-
Fuente
-
Base de datos bibliográfica (1-7)
-
Motor de búsqueda (1, 2)
-
Sitio web especializado
-
…
-
-
Autor(es)
-
Año
-
Título
-
Revista
-
DOI
-
Inclusión/exclusión (según criterios de elegibilidad)
-
Excluidos (baja validez o descripción poco clara)
-
Incluidos (alta validez)
-
-
Razón de la exclusión (sesgo tipo)
-
Tipo de estudio
-
Observacional
-
Experimento
-
…
-
-
Porcentaje de corte basado en
-
Volumen
-
Área basal
-
Cubierta de la corona
-
Número de tallos
-
…
-
-
Se informó de la variación
-
No
-
Sí
-
-
Parte de un gran experimento
-
No
-
Si es así, nombre del experimento
-
-
Control disponible
-
No
-
Sí
-
-
Bioma (templado o boreal)
-
Coordenadas de ubicación
-
Descripción de la ubicación (contexto paisajístico)
-
País
-
Elevación
-
Clima
-
Tipo de bosque
-
Tiempo después del tratamiento en que se realizó el estudio
-
Composición de especies arbóreas
-
Escala espacial (rodal o paisaje)
-
Estado delcorte
-
Edad del bosque antes de la tala
-
Año de la tala
-
Intervenciones (detalles sobre la tala)
-
Tala del CC (% de árboles retenidos)
-
Tipo de tala del CCF (e.g. grupo o tala de un solo árbol)
-
Tipo de tala CCF2 (normalmente se realizan varios tipos de talas parciales)
-
Tipo de tala
-
Tipo de metodología de muestreo utilizada
Estos datos estarán disponibles en un archivo adicional. El revisor principal extraerá los datos y metadatos y registrará el proceso de forma transparente según la estrategia. Un segundo revisor comprobará los datos extraídos y se realizarán ediciones si es necesario.
Modificadores potenciales del efecto y razones de la heterogeneidad
Dependiendo de la disponibilidad de los datos proporcionados en los artículos, extraeremos varios modificadores potenciales del efecto según la lista anterior. Estos modificadores fueron elegidos porque tienen efectos potenciales sobre la forma en que la recolección influye en la biodiversidad. La lista no es exhaustiva, y durante el proceso de revisión se considerarán otros modificadores de efectos y causas de heterogeneidad.
Síntesis y presentación de los datos
Se redactará una síntesis narrativa de todos los estudios incluidos que describa la calidad de los resultados y las conclusiones de los estudios. Se prepararán tablas con los resultados resumidos. El trabajo de alcance indica que habrá suficientes datos disponibles para realizar también un análisis cuantitativo. Para ello, seguiremos las directrices y recomendaciones de la literatura.
Se calculará la diferencia media estandarizada en forma de g de Hedges con las correspondientes estimaciones de varianza para la riqueza y abundancia de especies. Si los estudios incluidos no informan de las estimaciones de varianza, pero la proporción de estos estudios no es demasiado grande (< 20%), imputaremos los valores que faltan . Los métodos de imputación dependerán de las características de los datos que falten.
Aunque los detalles exactos del análisis cuantitativo dependen de los datos extraídos, proponemos una estrategia de síntesis y presentación exhaustiva. Los tamaños de los efectos se explorarán utilizando varios métodos, incluyendo modelos de efectos aleatorios, análisis de subgrupos y metarregresión. Debido a la naturaleza del tema del estudio, muchos tamaños del efecto no serán independientes. Los datos de muchas especies a lo largo de muchos años suelen recogerse durante las observaciones o después de los experimentos. Para tener en cuenta esto, incluiremos un estudio como variable aleatoria en los modelos. Se probará el efecto de diferentes moderadores para averiguar cuál es el que mejor explica los patrones observados (por ejemplo, la heterogeneidad) en los datos. Por lo general, incluiremos un moderador si se dispone de al menos diez tamaños del efecto por grupo. También se tendrá en cuenta la correlación entre los moderadores (es decir, la multicolinealidad).
Para explorar la heterogeneidad (inconsistencia entre los estudios), también analizaremos los tamaños del efecto de los diferentes subconjuntos de datos (es decir, grupos taxonómicos, tipo de bosque y grupos de preferencia de hábitat si es posible). Aunque esto es similar a la metarregresión, permite la evaluación de la heterogeneidad, y el cálculo de diferentes estadísticas de heterogeneidad, (τ2, Q e I2) para diferentes grupos de interés.
Se espera que el contexto del paisaje, el tiempo después del tratamiento, el tipo de bosque y otros modificadores del efecto tengan una influencia significativa en los resultados y probablemente expliquen aspectos importantes de los efectos. Por lo tanto, exploraremos la influencia de varios modificadores del efecto y documentaremos este proceso. Los resultados se presentarán en tablas y figuras.
No existe la «mejor» manera de estimar la solidez de los resultados y deben utilizarse diversos métodos . Llevaremos a cabo un análisis de sensibilidad mediante el uso de varios métodos, incluyendo el meta-análisis de exclusión, ejecutando el análisis con y sin estudios influyentes (tamaños del efecto), ejecutando modelos con y sin no independencia y comparando las estadísticas de ajuste del modelo. Si se realiza la imputación de datos, realizaremos e informaremos del análisis por separado para todos los datos, para los datos que excluyan los estudios con datos imputados y para todos los datos que utilicen el metanálisis no ponderado. Esto también servirá como parte del análisis de sensibilidad. Se evaluará el riesgo de sesgo de publicación mediante N a prueba de fallos y gráficos de embudo utilizando la función trim and fill. Se describirán y discutirán las lagunas de conocimiento significativas en términos de necesidades de investigación futuras.