皆伐林業と比較した連続被覆林業が北方および温帯林のスタンドレベルの生物多様性に与える影響は何か？ A systematic review protocol

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Collaboration for environmental evidence .が発行するGuidelines for systematic reviews in environmental management V.5.0 に従っています。 また、プロトコルにROSESフォームを追加した(Additional file 1) 。 包括的な検索戦略を用い、多様で幅広い書誌データベースから関連文献を検索します。

  1. CABI database of forest science (http://www.cabi.org/forestscience/).

  2. Directory of Open Access Journals (https://doaj.org/).

  3. OpenGrey (http://www.opengrey.eu).

    4. Search for a Documentation of the Forest Science (Directory of Open Access Journals (9191).

  4. OpenGrey(455)。

  5. PQDT Open (https://pqdtopen.proquest.com/).

  6. Scopus (https://www.scopus.com/).

  7. Web of Science Core Collection (http://apps.webofknowledge.com).

  8. Web of Science (http://apps.webofknowledge.com).

  9. Zenodo (https://zenodo.org).

また、Google Scholar (https://scholar.google.com) と BASE (https://www.base-search.net) という2つの検索エンジンを使って論文を検索する予定である。 さらに、専門サイトであるU.S. Forest Service（https://www.fs.usda.gov）の記事も検索する。

スコーピング作業により、研究課題の構成要素に関連する特定の用語を使用すると、比較的少数の研究を見つけることができることが判明した。 これは関連文献の不足というよりも、CCFおよび関連する伐採方法を説明する際に、研究者の間で語彙の使用が一貫していないことに起因しています。 この問題は、研究者や他の関係者が、このテーマで行われた研究の量を過小評価する原因となった可能性がある。 そこで、CCFと関連する収穫方法に関する用語の系統的な検索を行った。 この用語集をレビューした論文で使用されているすべての関連用語を系統的に抽出した。 その結果、64 のユニークな用語が得られた（Additional file 2）。 これらの用語のほとんどは複数の単語からなり、最初の単語は伐採や管理の種類を示し、最後の単語は林業に言及していることを示す（例：選択伐採、選択収穫、選択伐採、など）。 検索文字列を短縮・簡略化するため、さまざまな用語を個別にテストし、追加の結果が得られない用語は削除した。 一般的な用語（例：代替管理、自然志向、生態系管理など）の中には、取り上げたテーマとの関連性がない記事が多数含まれていました。 これらの用語を森林管理に特化した用語（例：代替育林、代替伐採など）で補い、関連する文献が除外されないようにした。 この結果、介入した用語は合計78語となった。 同じ理由で、Web of Science（WoS）の森林関連主題カテゴリーとScopusの研究分野に限定して検索を行う（表1）。

表1 検索を限定したWeb of Science（WoS）およびScopusの主題カテゴリ一覧

関連する研究が除外されないように、北方または温帯林（人口）に検索を限定しないようにする。 また、生物多様性に関連する研究（結果）にも限定しない。生物多様性をすべて網羅する検索文字列を持つことは非常に難しいからだ。 この方法は、作業量は増えるが、関連するすべての生物多様性研究を見つける可能性を最大化する。 タイトル、抄録、キーワードで検索する。 スクリーニングの後、新たに発見された用語を用いて再度検索を行う。 検索の包括性を評価するために、以下の論文をベンチマークとして使用する： . 以下の検索文字列を使用する。

(((forest* OR timber* OR tree* OR wood*) AND

(“aggregat* cut*”)) OR “アグリガット*ハーベスト*” OR “アグリガット*ロギング*” OR “代替伐採*” OR “代替伐採*” OR “代替案*収穫” OR “オルタナティヴ・シルヴィカルト” または、”alternative* to clear* fell*” です。 OR “クリアフェルへの代替案” または、”alternative* to even age*” または “自然に還る” または「チェッカー*」または「自然に近い*」。 OR “常識的な” または “continuous* cover*” OR “連続した “森林” OR “ダワーワルド” OR “多様性志向” OR “エコフォレストリー*” OR “エコロジカルフォレストリー*” OR “エコロジカルシルビカルチュル*” または “生態系*管理” または “ギャップカット” OR “ギャップ “フォール” OR “ギャップ “収穫” OR “ギャップ “マネジメント” または “ギャップ*セレクト*” または “gap* silvicultur*”です。 OR “ホリスティック” OR “イレギュラー*な構造*” OR “イレギュラー” OR “J字型” OR “ローインパクト” OR “マルチ*エイジ*” OR “マルチエイジ” OR “マルチ*コーホート*” OR “マルチコホート*” または “多目的” OR “多目的” OR “自然攪乱 “ベース OR “自然 “ベース*” OR “ネイチャー・オリエンテッド” OR “近自然” OR “新しい*林業*” OR “新しい*視点*”. OR “パーシャルカット” OR “パーシャルハーベスト” OR “パッチ*カット*” OR “パッチ*伐採*” OR “パッチ*ハーベスト*” OR “パッチ “伐採*” OR “永久保存林” OR “プレンター” OR “多環式*” OR “ポジティブな影響” OR “影響の低減” または “復元林” または “select* cut*” OR “選択的伐採” OR “選択的伐採” OR “選択的伐採” OR “セレクト*マネジメント*” または “select* silvicultur*”。 OR “シングル*ツリー*” OR “ストッキングコントロール” または “ストリップ” または “持続可能な林業 “または “体系的な “silvicultur*” OR “システミック” または “目標直径” OR “不均一な*年齢” または “不均一な*サイズ*” OR “ローインパクト” OR “常識的な” または、”ディスパースカット” または、”dispers* fell*” または “ディスパース*ハーベスト*” OR “dispers* silvicultur*”) AND

(“even age*”) OR “クリアカット*” OR “クリア*カット*” OR “クリア*フォール*” OR “clearfell*” OR “人工林*” OR “plantation*” OR “monoculture*”)))

この検索文字列は、WoSおよびScopus用にフォーマットされています。 WoSで使用する場合は「TS =」、Scopusでは「TITLE-ABS-KEY」が検索文字列の先頭に付加されています。

WoSとScopus以外のサービスでは機能が制限されています（例：検索文字列長、文献エクスポートなし）。 したがって、これらの他のサービスを利用する際には、簡略化された検索戦略を用いることになる。 CCFに関連する最も一般的で関連性の高い検索語を使用する（表2A）。 CCFの各用語を個別に検索するか、ブール演算子を使用できる場合は、関連するすべての用語を組み合わせて検索する（表2AおよびB）。 各検索で提供された最初の200件の論文を選別する（可能な限り関連性でソートする）。 サービスに応じて、タイトル、抄録、キーワード、または論文中の任意の場所でこれらの用語を検索する。 これらの検索の詳細は、書誌データベース、検索エンジン、用語の変更・追加の可能性とともに記録されます。 適用された文書タイプの制限は、レビューの中で記録・報告される。

表2 簡易検索に用いた用語

Search update

最初のデータ抽出が終わったら、データ統合の前に、Web of ScienceとScopusで検索更新を実施します。 この検索は、最初の検索から始まるものに限定される。

論文スクリーニングと研究適格基準

スクリーニングプロセス

検索結果はすべてEndNoteライブラリに追加し、重複を削除する。 研究のスクリーニングは、まずタイトルを評価することによって行われる。 タイトルから関連する比較が行われる可能性があることがわかる場合、その論文は関連性があると判断される。 タイトルで明確な答えが得られない場合は、抄録を審査して関連性を判断する。 タイトルや抄録から、関連する比較が行われた可能性があることが示された研究は、全文スクリーニングの対象となります。 不確かな場合は、その研究を含め、全文を読んで適合性を批判的に評価する。 第二の査読者は、各スクリーニング段階の研究のサブセットを独立して評価する。 研究の妥当性に関して意見の相違が生じた場合は、合意形成のための議論を行う。

適格基準

査読付き文献と灰色文献の両方が考慮される。 対象となるには、研究は以下の基準を満たす必要があります：

対象となる集団。

対象となる介入：北方および温帯植生帯の森林。

適格な介入：常に樹冠を維持し、少なくとも2つの樹齢の生産木を維持するために部分（選択）伐採を行う管理システム。 部分伐採は主に2つのグループに分けられる：グループ伐採と単木伐採である。 グループ伐採は、ギャップ伐採やパッチ伐採とも呼ばれ、伐採の際に小さいまたは大きい木のグループを伐採する方法である。 シングルツリーセレクションハーベストでは、個別に伐採する木を選び、より大きな樹冠の開口部ができにくくなります。 両方の伐採は望ましい林齢・サイズ構造（すなわち、ほとんどの小径木があり、大径木の数が減少する「J」字型の直径曲線）を達成または維持するために用いられる。

生産伐採後に>30%の木（報告された指標、例えば基底面積、体積、バイオマス、樹冠被覆、幹密度に基づいて）を残したとき部分収穫とみなされるだろう。 この閾値は主観的ではあるが恣意的ではなく、文献調査から導き出されたもので、留置林業とは対照的な閾値が選ばれている。 この閾値は厳格に解釈される。 留置林業やシェルターウッド伐採では、通常30％以上の伐採が行われず、林分全体が複層構造にはならないことが多い。 また、伐採後に 30%の木が保持され、少なくとも 2 つの樹齢層が達成されている場合、保持林業または保護林業として記述される研究も含まれる

理想的には、CC との比較は、すでに不均一な樹齢構造を持ち、その後部分的に切断されているスタンド間で行われるべきである。 これは観察研究ではしばしばそうである。 しかし、実験では通常、不均等林に転換することを意図して、均等林の部分伐採から始めます。 その場合は、この情報をメタデータとして記録し、解析時に考慮する（つまり、処理前の森林状態をモデレータとする）。 伐採の種に対する影響は伐採の意図（残した木が将来伐採されるかされないか）に依存しないため、前述の適格基準を満たす、皆伐と部分伐を比較したすべての研究を考慮する。 クリアカット、全立木伐採、5%以上の木の保持なし（報告された指標に基づく）。 この閾値は厳格に解釈される。

適格な結果。 植物、動物、菌類を扱った研究。 メタ分析に使用できる最も一般的に報告されている生物多様性の指標；スタンドスケールでの種の豊富さ、存在感。 その他の重要な生物多様性の指標（群集組成、多様性指標、森林内部種や希少種の存在など）については、レビューのナラティブ部分に含める予定

適格な研究デザインの種類。 一次実験および観察（例：クロノシークエンス）フィールド研究。 事前/事後または対照/介入研究デザイン、およびそれらの組み合わせも考慮する。 モデルシミュレーション研究、二次研究のまとめ、レビューなどは含まれない。

言語。

研究の妥当性評価

適格基準を満たした研究は、クリティカル・アセスメントにかけられます。 研究の明確性とバイアスへの感受性を評価し、レビューの質問に関連して、研究を有効性が高いか低いか（すなわち、バイアスのリスクが低いか高いか）に分類する。 あらゆる形態のバイアスリスクを評価します。

  1. 介入の再現性がない

  2. 介入（CCF）と比較対象（CC）のサイトがよく一致していない（例：収穫前のサイトが著しく異なる）

  3. 重大な交絡要因がある（例：著しく異なる時間に行われた治療）…次のいずれかの制限を持っている研究は、低い有効性とみなし排除する。 または、CCFでは実施され、CCサイトでは実施されなかった、それぞれの育林アプローチに一般的に関連しない追加の処理（例：放牧、焼畑の違い）

  4. CCF vs CCサイトの結果が、バイアス導入可能な手法で、異なるまたは有意に異なる時期に測定されたという表示

  5. 一部のサイトは処理後に調査から排除された（e…）。

  6. Methodsに示された測定値の報告がない、または部分的である。

最初の2条件は、CEEガイドラインによると、選択バイアスへの感受性、3番目のものはパフォーマンスバイアス、4番目のものは検出バイアス、5番目のものは減少バイアス、6番目のものは報告バイアスを扱っています 。 また、上記のカテゴリーに分類されない他のタイプのバイアスリスク（資金源など）も考慮する。

これらの問題に関する情報が不明確で、研究の妥当性が評価できない場合も除外される。 具体的には、以下のような理由による研究も除外します：

  1. 方法論が十分に記述されていない

  2. データが解釈できない

これらの制限がない研究は、高い有効性を持つと見なされレビューに含まれます

批判的評価のプロセスは透明に記録される予定です。 除外された論文のリストは、除外の理由を含めて記録され、追加ファイルで提示される。 研究の質と一般性は、1人の査読者が評価する。 疑義がある場合は、査読チーム内で協議する。

データのコーディングと抽出戦略

種の豊富さと存在感に関するデータは、表から抽出される。 このデータには平均値、ばらつきの尺度（標準偏差、標準誤差、信頼区間など）、サンプルサイズが含まれる。 ばらつきの指標はすべて標準偏差に変換される。 データが表でなく図に示されている場合は、対応する著者に連絡し、データの提供を依頼する。 著者からデータが提供されない場合は、WebPlotDigitizer .NET を用いて図からデータを抽出する。 また、関連するデータが提示されていないが、入手可能である可能性が高い場合（より高度な分析に使用する場合）には、著者に連絡する。 生データが提供された場合、必要な要約データを算出する。 論文からデータを抽出できず、著者からも提供されない場合は、レビューの質的部分でその研究を使用する。

種の豊富さや存在量は報告しないが、他の種類の生物多様性評価（群集組成、多様性指数、森林内部や希少種の存在など）を報告している研究もレビューの質的部分で使用される。 これらの研究から、関連する比較を記述したテキストを抽出し、スプレッドシートに保存する。

可能であれば、種を森林、開放生息地、一般種に分離する。 これは生息地の適合性を評価し、生物多様性に対する管理効果を解釈する際に重要な点である。

報告されたメタデータや論文中のデータに関して不明な点がある場合、対応する著者に連絡を取って明確化するようにしている。 著者から回答がない場合、あるいは提起された問題に対して十分な説明ができない場合、その論文は審査に使用されない。 このプロセスは文書化し、追加ファイルで提示する。

関連するメタデータは、潜在的な効果修飾因子とともに抽出され、以下のようにコード化される。

  1. ユニークスタディID

  2. ソース

    1. 文献データベース（1-7）

    2. サーチエンジン（1、2）

    3. 専門サイト＜2263>

      4. …。

  • 著者名

  • 年

  • タイトル

  • 誌名

  • DOI

  • Inclusion/exclusion (according to eligibility criteria)

    1. Excluded (low) 有効性または記述が不明確）

    2. 含有（有効性大）

  • 除外理由（偏り タイプ）

  • Study type

    1. Observational

    2. Experiment

    3. ・・・・。

  • % of cut based on

    1. Volume

    2. Basal area

    3. Crown cover

      4. No of stems

  • ・・・・。

  • Variance reported

    1. No

      2. Yes

  • Part of large experiment

    1. No

    2. Yes の場合、実験名

  • Control available

    1. No

      2. Yes

    • バイオーム（温帯または寒帯）…

  • 位置座標

  • 位置の説明（風景の背景）

  • 国名

  • 標高

  • 気候

  • 森林タイプ

  • 処理後の調査時期

  • 樹種構成

  • 空間スケール（スタンドまたはランドスケープ）

  • 処理前（処理後）

  • 6051伐採前の林相

  • 伐採前の林齢

  • 伐採年

  • 介入（伐採に関する詳細）

  • CC 伐採（留木率）

  • CCF伐採タイプ（e.g. group or single tree harvest）

  • Removal %

  • Logging type CCF2（fully several types of partial cuts are performed）

  • Removal %

  • Type of sampling methods used

    • this data is available in a additional file.伐採タイプは、追加ファイルによって利用可能となる予定である。 主査はデータおよびメタデータを抽出し、その過程を戦略に従って透明性をもって記録する。

    潜在的な効果修飾因子と異質性の理由

    論文で提供されたデータの利用可能性に応じて、上記のリストに従って様々な潜在的効果修飾因子を抽出する。 これらの修飾子は、伐採が生物多様性にどのように影響するかに潜在的な影響を持つため、選択された。

    データ統合とプレゼンテーション

    結果の質と研究の発見を説明する、含まれるすべての研究の物語的統合が書かれる。 結果を要約した表が作成される。 スコーピング作業により、定量分析も行うのに十分なデータが利用可能であることが示されている。 これについては、文献からのガイドラインと勧告に従う。

    ヘッジスのgの形式で標準化平均差が、種の豊かさと存在度についての分散推定値と一緒に計算される。 含まれる研究が分散推定値を報告していないが、これらの研究の割合があまり大きくない場合（< 20%）、欠測値をインプットする。 定量分析の詳細は抽出されたデータに依存するが、我々は包括的な統合とプレゼンテーションの戦略を提案する。 ランダム効果モデル、サブグループ解析、メタ回帰など、様々な手法を用いて効果量を検討する予定である。 研究テーマの性質上、多くの効果量は非依存的となる。 長年にわたる多くの種からのデータは、通常、観察中または実験後に収集される。 これを考慮し、モデルにはランダム変数として研究を含めることにする。 異なるモデレーターの効果は、データで観察されたパターン（例えば異質性）を最もよく説明するものを見つけるためにテストされます。 一般に、グループごとに少なくとも10個の効果量が利用可能であれば、モデレータを含めることになります。 モデレーター間の相関（多重共線性）も考慮する。

    異質性（研究間の矛盾）を探るため、異なるデータサブセット（分類群、森林タイプ、生息地嗜好群など）の効果量も分析する。 これはメタ回帰に似ているが、異質性を評価し、異なるグループの異質性統計（τ2、Q、I2）を計算することができる。

    景観状況、治療後の時間、森林タイプ、その他の効果修飾因子が結果に大きな影響を与えると予想され、効果の重要な側面を説明すると思われる。 そこで、様々な効果修飾因子の影響を探り、その過程を文書化することにした。 結果は表と図で示されます。

    結果の頑健性を推定する「最良の」方法はなく、様々な方法を使用する必要があります。 我々は、leave-one-outメタ分析、影響力のある研究（効果量）の有無による分析の実行、非独立性の有無によるモデルの実行、モデルの適合統計量の比較など、いくつかの方法を用いて感度分析を行う。 データインピュテーションを行う場合は、全データ、インピュテーションされたデータを持つ研究を除いたデータ、重み付けしないメタ解析を用いた全データについて別々に解析を行い、報告する予定です。 これは感度解析の一部にもなる。 フェイルセーフNやtrim and fill機能を用いたファネルプロットにより、出版バイアスのリスクを評価する。 重要な知識のギャップについては、今後の研究の必要性という観点から説明し、議論する

    。

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