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Making monitoring manageable: a framework to guide learning

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Resource managers, planners, and the public are unified in their calls for monitoring of land-use plans. Unfortunately, many monitoring initiatives fall short of their potential for several reasons: indicators are not explicitly linked to objectives, hindering feedback to planning; knowledge is not represented in a manner that facilitates learning; and monitoring priorities are driven subjectively. We describe a framework that links indicators to existing objectives, presenting knowledge as hypotheses about the probability of achieving an objective as a function of various indicator levels. Uncertainty is explicitly included in the models. The framework can be used for management decision support and to prioritize objectives for implementation, effectiveness, and validation monitoring, and research. Monitoring priority is determined first by probability of success and uncertainty and then by the importance of an objective. We present a case study for the Babine Watershed, an area in the interior of British Columbia with high resource values and decades of controversy and ineffective monitoring. The framework sifted through existing objectives to focus effort on those most critical to monitor. By concentrating on publicly derived, regionally applicable objectives and strategies taken from existing land-use plans, the framework provided relevant results and enabled rapid feedback.

Les gestionnaires des ressources, les planificateurs et le public réclament tous le suivi des plans d’utilisation des terres. Malheureusement, plusieurs initiatives de suivi ne se concrétisent pas pleinement pour plusieurs raisons: les indicateurs ne sont pas explicitement reliés aux objectifs, ce qui nuit au processus de rétroaction pour la planification; la connaissance n’est pas représentée de manière à faciliter l’apprentissage; et les priorités de suivi sont choisies de façon subjective. Nous décrivons une démarche qui relie les indicateurs aux objectifs existants en présentant la connaissance comme des hypothèses qui portent sur la probabilité d’atteindre un objectif selon différents niveaux des indicateurs. L’incertitude est explicitement incluse dans les modèles. Cette démarche peut être utilisée pour supporter les décisions d’aménagement et prioriser les objectifs pour l’implantation, l’efficacité et la validation du suivi ainsi que pour la recherche. La priorité de suivi est d’abord déterminée par la probabilité de succès et l’incertitude et ensuite par l’importance d’un objectif. Nous présentons une étude de cas pour le bassin versant Babine, une zone située à l’intérieur des terres en Colombie-Britannique, où la valeur des ressources est élevée, la controverse règne depuis des décennies et le suivi est inefficace. La démarche a permis de considérer chacun des objectifs existants pour se concentrer sur les plus importants à suivre. En se concentrant sur des objectifs provenant du secteur public et applicables régionalement ainsi que sur des stratégies empruntées à des plans d’utilisation des terres existants, la démarche a produit des résultats pertinents et permis une rétroaction rapide.

Document Type: Research Article

Publication date: October 1, 2009

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  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
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