Vyhledávání článků
Budeme se řídit pokyny pro systematické přehledy v environmentálním managementu V.5.0, které vydala kolaborace pro environmentální důkazy . Protokol jsme rovněž doplnili o formulář ROSES (doplňkový soubor 1) . Budeme používat komplexní rešeršní strategii a vyhledávat relevantní literaturu v rozmanité a široké škále bibliografických databází.
-
Databáze lesnické vědy CABI (http://www.cabi.org/forestscience/).
-
Directory of Open Access Journals (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).
Příspěvky budeme vyhledávat také pomocí dvou vyhledávačů: Google Scholar (https://scholar.google.com) a BASE (https://www.base-search.net). Dále budeme vyhledávat články na specializovaném webu U.S. Forest Service (https://www.fs.usda.gov).
Při vyhledávání bylo zjištěno, že při použití specifických termínů relevantních pro složky studijní otázky lze nalézt poměrně málo studií. To pramenilo spíše z nejednotného používání slovní zásoby mezi výzkumníky při popisu CCF a souvisejících těžebních metod než z nedostatku relevantní literatury. Tento problém pravděpodobně způsobil, že výzkumníci a další zainteresované strany podcenili množství výzkumů prováděných na toto téma. Proto jsme provedli systematickou rešerši pojmů týkajících se CCF a souvisejících metod sklizně. Systematicky jsme vybrali všechny relevantní termíny použité v pracích, které se zabývaly terminologií . Výsledkem bylo 64 jedinečných termínů (doplňkový soubor 2). Většina těchto termínů se skládala z několika slov, přičemž první slovo označovalo typ těžby nebo hospodaření a poslední slovo upřesňovalo, že se jedná o lesnictví (tj. výběrová těžba, výběrová sklizeň, výběrové kácení atd.). Pro zkrácení a zjednodušení vyhledávacího řetězce jsme jednotlivě testovali různé výrazy a odstraňovali výrazy, které neposkytovaly žádné další výsledky. Některé obecné termíny (např. alternativní management, přírodě blízký management, ekosystémový management atd.) vedly k velkému počtu článků bez relevance k řešenému tématu. Tyto termíny jsme doplnili termíny specifickými pro lesní hospodaření (např. alternativní pěstování lesa, alternativní těžba atd.), abychom zajistili, že relevantní literatura nebude vyřazena. Výsledkem bylo celkem 78 termínů pro intervenci. Ze stejného důvodu omezíme naše vyhledávání na lesnicky relevantní tematické kategorie ve Web of Science (WoS) a oblasti výzkumu ve Scopusu (tabulka 1). Tyto termíny pak doplníme o termíny relevantní pro komparátor, tj. mýtní porosty.
Vyhledávání nebudeme omezovat na boreální nebo temperátní lesy (populace), abychom zajistili, že nebudou vyloučeny relevantní studie. Rovněž nebudeme omezovat vyhledávání na studie relevantní z hlediska biologické rozmanitosti (výsledek), protože je velmi obtížné mít všezahrnující řetězec pro vyhledávání v oblasti biologické rozmanitosti. Tento přístup zvyšuje pracovní zátěž, ale maximalizuje šanci na nalezení všech relevantních studií o biologické rozmanitosti. Budeme vyhledávat v rámci názvů, abstraktů a klíčových slov. Po prověření budou nově objevené termíny použity k dalšímu vyhledávání. Pro posouzení komplexnosti vyhledávání použijeme jako srovnávací kritéria následující články: . Použijeme následující vyhledávací řetězec:
(((forest* OR timber* OR tree* OR wood*) AND
(„aggregat* cut*“. NEBO „agregát* těžba*“ NEBO „agregátní* těžba*“ NEBO „alternativní* kácení*“ NEBO „alternativní* kácení*“ NEBO „alternativní* těžba*“ NEBO „alternative* silvicult*“ NEBO „alternativní* kácení*“. NEBO „alternative* to clearfell*“ nebo „alternative* to clearfell*“ nebo „alternative* to clearfell*“. NEBO „alternativní* k rovnoměrnému stáří*“ NEBO „návrat* k přírodě*“ NEBO „checker*“NEBO „close* to nature*“. NEBO „zdravý* rozum*“ NEBO „souvislý* kryt*“ NEBO „souvislý* les*“ NEBO „dauerwald*“ NEBO „diversity* orient*“. NEBO „ekolesnictví*“ NEBO „ekologické* lesnictví*“ NEBO „ekologická* lesní kultura*“. NEBO „ekosystémový* management*“. NEBO „gap* cut*“ NEBO „gap* fell*“ NEBO „gap* harvest*“ NEBO „gap* manag*“ NEBO „gap* select*“ NEBO „gap* silvicultur*“ NEBO „holistic*“ NEBO „irregular* structure*“ NEBO „irregular*“ NEBO „J tvar*“ NEBO „nízký* dopad*“ NEBO „multi* age*“ NEBO „multiage*“ NEBO „multi* kohorta*“ NEBO „multikohorta*“ NEBO „multi* účel*“ NEBO „víceúčelový*“ NEBO „přirozená* rušivá* základna*“ NEBO „přírodní* základna*“ NEBO „přírodní* orientace*“ NEBO „blízký* přírodní* NEBO „nové* lesnictví*“ NEBO „nová* perspektiva*“. NEBO „částečný* výřez*“ NEBO „částečná* těžba*“ NEBO „dílčí* kácení*“ NEBO „částečný* kácení*“ NEBO „patch* harvest*“ NEBO „patch* logging*“ NEBO „trvalý* les*“ NEBO „plenter*“ NEBO „polycyklický*“ NEBO „pozitivní* dopad*“ NEBO „snížený* dopad*“ NEBO „obnova* lesa*“ NEBO „výběrový* výřez*“ NEBO „výběrový* kácení*“ NEBO „vybrat* těžbu*“ NEBO „vybrat* těžbu*“ NEBO „select* management*“ NEBO „select* silvicultur*“ NEBO „single* tree*“ NEBO „kontrola* zásob*“ NEBO „strip*“ NEBO „trvale udržitelné* lesní hospodářství*“ NEBO „systémové* lesní hospodářství*“. NEBO „systémové*“ NEBO „cílový* průměr*“ NEBO „nerovnoměrný* věk*“ NEBO „nerovnoměrná* velikost*“ NEBO „nízký* dopad*“ NEBO „zdravý* rozum*“ NEBO „dispers* cut*“ NEBO „dispers* padl*“ NEBO „dispers* sklizeň*“ NEBO „dispers* silvicultur*“) AND
(„even age*“ (rovnoměrný věk*) NEBO „clearcut*“ NEBO „clear* cut*“ NEBO „clear* fell*“ NEBO „clearfell*“ NEBO „vysázený* les*“ OR „plantation*“ OR „monoculture*“)))
Tento vyhledávací řetězec je formátován pro WoS a Scopus. Pro použití ve WoS se na začátek vyhledávacího řetězce přidává „TS =“ a ve Scopusu „TITLE-ABS-KEY“.
Služby jiné než WoS a Scopus mají omezenou funkčnost (např. délka vyhledávacího řetězce, žádný export odkazů). Proto budeme při použití těchto jiných služeb používat zjednodušenou vyhledávací strategii. Budeme používat nejběžnější a nejrelevantnější vyhledávací termíny týkající se CCF (tabulka 2A). Budeme vyhledávat pomocí každého termínu CCF zvlášť, nebo pokud je možné použít booleovské operátory, zkombinujeme vyhledávání se všemi relevantními termíny (tabulka 2A a B). V rámci každého vyhledávání projdeme prvních 200 článků (pokud možno seřazených podle relevance). Tyto termíny budeme hledat v názvu, abstraktu, klíčových slovech nebo kdekoli v článku, v závislosti na možnostech služby. Podrobnosti o těchto rešerších spolu s případnými změnami nebo doplněním bibliografických databází, vyhledávačů a termínů budou zaznamenány. Použitá omezení typu dokumentu budou zaznamenána a uvedena v přehledu. Systematicky budou rovněž prověřeny referenční seznamy relevantních přehledů a všech způsobilých studií.
Aktualizace vyhledávání
Po provedení prvotní extrakce dat bude před jejich syntézou provedena aktualizace vyhledávání ve Web of Science a Scopus. Toto vyhledávání bude omezeno tak, aby začínalo od počátečního vyhledávání. Nové články budou prověřeny a vyhodnoceny stejně jako předtím.
Prověrka článků a kritéria způsobilosti studií
Proces prověřování
Všechny výsledky vyhledávání budou přidány do knihovny EndNote a duplicity budou odstraněny. Studie budou nejprve prověřeny na základě posouzení názvu. Pokud název naznačuje, že je potenciálně možné provést relevantní srovnání, bude práce považována za relevantní. Pokud z názvu nevyplývá jasná odpověď, bude na relevantnost prověřen abstrakt. Každá studie, u níž název nebo abstrakt naznačuje, že by mohlo být provedeno relevantní srovnání, bude podrobena screeningu celého textu. V případě nejistoty studii zařadíme a kriticky posoudíme vhodnost přečtením celého textu. Druhý recenzent bude nezávisle hodnotit podskupinu studií z každé fáze screeningu. Pokud se objeví neshody ohledně vhodnosti studie, proběhne diskuse s cílem přijmout konsenzuální rozhodnutí. Seznam odmítnutých studií s důvody vyloučení z posuzování plných textů bude uveden v dalším souboru.
Kritéria způsobilosti
Bude posuzována jak recenzovaná, tak šedá literatura. Aby mohla být studie zařazena, musí splňovat následující kritéria:
Způsobilé populace: Lesy v boreální a mírné vegetační zóně.
Způsobilé zásahy: Systémy hospodaření, které vždy zachovávají stromový porost a používají částečnou (výběrovou) těžbu k zachování alespoň dvou věkových tříd produkčních stromů. Částečné těžby lze rozdělit do dvou hlavních skupin: skupinové těžby a těžby jednotlivých stromů. Skupinová těžba, nazývaná také gap harvest nebo patch harvest, je způsob těžby, kdy se při kácení těží menší nebo větší skupiny stromů. Při výběrové těžbě jednotlivých stromů jsou stromy ke kácení vybírány jednotlivě a větší otvory v korunách stromů vznikají s menší pravděpodobností. Obě těžby se používají k dosažení nebo udržení žádoucí věkové/rozměrové struktury porostu (tj. křivky průměru ve tvaru písmene „J“ s většinou malých stromů a klesajícím počtem velkých stromů).
Těžba bude považována za částečnou, pokud po produkční těžbě zůstane > 30 % stromů (na základě uváděných měr, např. bazální plochy, objemu, biomasy, pokryvnosti korun, hustoty kmene). Tato hranice je subjektivní, ale není libovolná, protože je odvozena z literární rešerše, přičemž hranice je rozhodně zvolena na rozdíl od retenčního lesního hospodářství. Prahová hodnota bude interpretována rigidně. Retenční lesní hospodářství nebo těžba ochranného dřeva obvykle ponechávají < 30 % objemu bez těžby a často nevedou k vytvoření víceetážových struktur v průběhu vývoje porostu. Zařadíme sem i studie označované jako retenční nebo shelterwood forestry za předpokladu, že > 30 % stromů je po těžbě ponecháno a je dosaženo alespoň dvou věkových tříd.
Pravděpodobně by se měly porovnávat s CC porosty, které již mají nerovnoměrnou věkovou strukturu a následně jsou částečně vytěženy. To je častý případ pozorovacích studií. Experimenty však obvykle začínají částečnou těžbou v rovnověkém lese se záměrem převést je na nerovnověký les. Pokud tomu tak je, zaznamenáme tuto informaci jako metadata a zohledníme ji při analýze (tj. stav lesa před ošetřením jako moderátor). Vzhledem k tomu, že účinky kácení na druhy nejsou závislé na záměru kácení (zda ponechané stromy budou nebo nebudou v budoucnu vytěženy), budeme brát v úvahu všechny studie, které srovnávají kácení s částečným kácením a které splňují popsaná kritéria způsobilosti.
Způsobilý komparátor: Částečné kácení, celý porost vytěžen, ponecháno ne více než 5 % stromů (na základě uváděného opatření). Tato prahová hodnota bude vykládána přísně.
Způsobilé výsledky: Studie zabývající se rostlinami, živočichy a houbami. Nejčastěji uváděné míry biologické rozmanitosti, které lze použít pro metaanalýzu; druhová bohatost a početnost v měřítku porostu. Další důležitá měřítka biodiverzity (např. složení společenstev, indexy diverzity, přítomnost lesních interiérů nebo vzácných druhů) budou zahrnuta do popisné části přehledu.
Způsobilý typ designu studie: Primární experimentální a observační (např. chronosekvenční) terénní studie. V úvahu budou brány designy studií před/po nebo kontrola/intervence a jejich kombinace. Nebudou zahrnuty modelové simulační studie, kompilace sekundárního výzkumu a přehledy.
Jazyk:
Posouzení platnosti studie
Studie, které splní kritéria způsobilosti, budou podrobeny kritickému hodnocení. Posoudíme jejich srozumitelnost a náchylnost ke zkreslení a rozdělíme studie do kategorií s vysokou nebo nízkou validitou (tj. s nízkým nebo vysokým rizikem zkreslení) vzhledem k otázce přehledu. Posoudíme všechny formy rizika zkreslení . Studie, které mají některé z následujících omezení, budou považovány za studie s nízkou validitou a budou vyloučeny.
-
Žádná replikace intervencí.
-
Místa intervence (CCF) a komparátoru (CC) nejsou dobře sladěna (např. místa výrazně odlišná před sběrem).
-
Přítomnost podstatných matoucích faktorů (např. ošetření prováděná ve výrazně odlišných časech). Nebo další ošetření prováděná na lokalitách CCF a nikoliv na lokalitách CC, která nejsou aspekty běžně spojovanými s každým příslušným lesnickým přístupem (např. rozdíly v pastvě, vypalování).
-
Ukázka, že výsledky na lokalitách CCF vs. CC byly měřeny s potenciálně zkreslující metodikou, odlišně nebo ve významně odlišných časech.
-
Některé lokality byly po ošetření ze studie vyloučeny (např. lokalita CCF).Např. neočekávané vyrušení v CCF, ale ne v CC lokalitách, nedostatečný čas na terénní práci).
-
Nevykazování nebo částečné vykazování měření uvedené v metodikách.
První dvě podmínky se zabývají náchylností k výběrovému zkreslení, třetí zkreslením výkonu, čtvrtá zkreslením detekce, pátá zkreslením úbytku a šestá zkreslením vykazování, podle pokynů CEE . V úvahu budou brány i další typy rizika zkreslení, které nelze zařadit do výše uvedených kategorií (např. zdroj financování).
Studie budou rovněž vyloučeny, pokud jsou informace týkající se těchto otázek nejasné a nelze posoudit validitu studie. Konkrétně budou studie vyřazeny také z následujících důvodů:
-
Metodologie není dostatečně popsána.
-
Data nelze interpretovat.
Studie, které nemají žádné z těchto omezení, budou považovány za studie s vysokou validitou a budou zahrnuty do přehledu.
Proces kritického hodnocení bude transparentně zdokumentován. Seznam vyloučených článků včetně důvodů vyloučení bude zaznamenán a uveden v dalším souboru. Kvalitu studií a jejich zobecnitelnost bude posuzovat jeden recenzent. Pochybné případy budou projednány v recenzním týmu. V případě potřeby budou provedena a zdokumentována další kritéria nebo úprava kritického hodnocení.
Strategie kódování a extrakce dat
Údaje o druhové bohatosti a početnosti budou extrahovány z tabulek. Tyto údaje budou obsahovat střední hodnoty, míru variability (směrodatnou odchylku, směrodatnou chybu, interval spolehlivosti atd.) a velikost vzorku. Všechny míry variability budou převedeny na směrodatnou odchylku. Pokud údaje nebudou uvedeny v tabulkách, ale v obrázcích, budeme kontaktovat odpovídajícího autora a požádáme ho o údaje. Pokud autoři údaje neposkytnou, získáme je z obrázků pomocí nástroje WebPlotDigitizer . Autoři budou kontaktováni také v případě, že příslušné údaje nebudou prezentovány, ale budou pravděpodobně k dispozici (tj. budou použity pro pokročilejší analýzu). Pokud budou poskytnuty nezpracované údaje, budou vypočteny potřebné souhrnné údaje. Pokud údaje nelze z článku získat a autoři je neposkytnou, použijeme studii v kvalitativní části přehledu.
Studie, které neuvádějí druhovou bohatost a/nebo početnost, ale uvádějí jiné typy hodnocení biodiverzity (např. složení společenstva, indexy diverzity, přítomnost lesních interiérů nebo vzácných druhů), budou rovněž použity v kvalitativní části přehledu. Z těchto studií budou extrahovány texty popisující relevantní srovnání a uloženy do tabulky.
Pokud to bude možné, budou druhy rozděleny na lesní druhy, druhy otevřených stanovišť a generalisty. To je klíčový aspekt při hodnocení vhodnosti stanovišť a interpretaci vlivu managementu na biodiverzitu.
V případě nejasností ohledně uváděných metadat nebo údajů v článcích se obrátíme na odpovídající autory s žádostí o vysvětlení. Pokud autoři neodpoví nebo nebudou schopni poskytnout dostatečné vysvětlení vznesených otázek, dokument nebude v přehledu použit. Tento postup bude zdokumentován a uveden v dalším souboru.
Související metadata spolu s potenciálními modifikátory účinku budou extrahována a kódována následujícím způsobem.
-
Identifikační číslo studie
-
Zdroj
-
Bibliografická databáze (1-7)
-
Vyhledávač (1, 2)
-
Odborná webová stránka
-
….
-
-
Autor(é)
-
Rok
-
Název
-
Časopis
-
Číslo časopisu
-
DOI
-
Zařazení/vyřazení (podle kritérií způsobilosti)
-
Vyloučeno (nízká hodnota) validita nebo nejasný popis)
-
Zařazeno (vysoká validita)
-
-
Důvod vyřazení (neobjektivita typu)
-
Typ studie
-
Observativní
-
Experiment
-
….
-
-
% řezu na základě
-
Objem
-
Základní plocha
-
Korunový porost
-
Četnost stonků
-
…
-
-
Zaznamenaná odchylka
-
Ne
-
Ano
-
-
Část velkého experimentu
-
Ne
-
Jestliže ano, pak název pokusu
.
-
-
Kontrola k dispozici
-
Ne
-
Ano
-
-
Biom (mírný nebo boreální)
.
-
Souřadnice polohy
-
Popis polohy (krajinný kontext)
-
Krajina
-
Výška
-
Klima
-
Typ lesa
-
Čas po zpracování studie
-
Druhové složení stromů
-
Prostorové měřítko (porost nebo krajina)
-
Před-kácení
-
Věk lesa před kácením
-
Rok kácení
-
Intervence (podrobnosti o těžbě)
-
CC těžba (% ponechaných stromů)
-
CCF typ těžby (např.g. skupinová nebo jednotlivá těžba stromů)
-
Těžba %
-
Typ těžby CCF2 (obvykle se provádí několik typů dílčích těžeb)
-
Těžba %
-
Typ použité metodiky probírek
Tyto údaje budou zpřístupněny v dalším souboru. Hlavní kontrolor bude získávat údaje a metadata a transparentně zaznamenávat postup v souladu se strategií. Druhý recenzent zkontroluje extrahované údaje a v případě potřeby provede úpravy.
Potenciální modifikátory účinku a důvody heterogenity
V závislosti na dostupnosti údajů uvedených v dokumentech budeme extrahovat různé potenciální modifikátory účinku podle výše uvedeného seznamu. Tyto modifikátory byly vybrány proto, že mají potenciální vliv na to, jak těžba ovlivňuje biologickou rozmanitost. Seznam není vyčerpávající a v průběhu recenzního řízení budou zváženy další modifikátory účinku a příčiny heterogenity.
Syntéza a prezentace dat
Bude sepsána narativní syntéza všech zahrnutých studií, která popíše kvalitu výsledků a zjištění studií. Budou připraveny tabulky se shrnutými výsledky. Práce na stanovení rozsahu naznačují, že bude k dispozici dostatek údajů, aby bylo možné provést také kvantitativní analýzu. Při tom se budeme řídit pokyny a doporučeními z literatury .
Bude vypočítán standardizovaný průměrný rozdíl ve formě Hedgesova g s doprovodnými odhady rozptylu pro druhovou bohatost a početnost. Pokud zahrnuté studie neuvádějí odhady rozptylu, ale podíl těchto studií není příliš velký (< 20 %), budeme chybějící hodnoty imputovat . Metody imputace budou záviset na charakteristice chybějících údajů.
Přestože přesné podrobnosti kvantitativní analýzy závisí na získaných údajích, navrhujeme komplexní strategii syntézy a prezentace. Velikosti účinků budou zkoumány pomocí různých metod včetně modelů náhodných účinků, analýzy podskupin a metaregrese. Vzhledem k povaze tématu studie bude mnoho velikostí účinků nesamostatných. Údaje z mnoha druhů v průběhu mnoha let jsou obvykle shromažďovány během pozorování nebo po experimentech. Abychom to zohlednili, zahrneme do modelů studii jako náhodnou proměnnou. Bude testován vliv různých moderátorů, abychom zjistili, co nejlépe vysvětluje pozorované vzorce (např. heterogenitu) v datech. Obecně budeme zahrnovat moderátor, pokud bude k dispozici alespoň deset velikostí účinku na skupinu. Zvážíme také korelaci mezi moderátory (tj. multikolinearitu).
Pro zkoumání heterogenity (nekonzistence mezi studiemi) budeme také analyzovat velikosti efektů různých podskupin dat (tj. taxonomických skupin, lesních typů a skupin preferencí stanovišť, pokud to bude možné). Ačkoli se jedná o podobný postup jako metaregrese, umožňuje vyhodnocení heterogenity a výpočet různých statistik heterogenity, (τ2, Q a I2) pro různé zájmové skupiny.
Očekává se, že krajinný kontext, čas po léčbě, typ lesa a další modifikátory účinku budou mít významný vliv na výsledky a pravděpodobně vysvětlí důležité aspekty účinků. Proto budeme zkoumat vliv různých modifikátorů účinku a tento proces dokumentovat. Výsledky budou prezentovány v tabulkách a obrázcích.
Neexistuje žádný „nejlepší“ způsob odhadu robustnosti výsledků a měly by být použity různé metody . Provedeme analýzu citlivosti pomocí několika metod, včetně vynechání metaanalýzy, provedení analýzy s vlivnými studiemi a bez nich (velikostí účinku), provedení modelů s nezávislostí a bez ní a porovnání statistik shody modelu. Pokud bude provedena imputace dat, provedeme a uvedeme analýzu zvlášť pro všechna data, pro data s vyloučením studií s imputovanými daty a pro všechna data s použitím nevážené metaanalýzy. To bude rovněž sloužit jako součást analýzy citlivosti. Riziko publikačního zkreslení posoudíme pomocí fail-safe N a trychtýřových grafů s použitím funkce trim and fill. Významné mezery ve znalostech budou popsány a diskutovány z hlediska potřeb budoucího výzkumu
.