Arrow IFPA Series: Note 4 of 8: Sustainable forest management basecase analysis: The Lemon Landscape Unit pilot project
Notice bibliographique
Résumé
This extension note is the fourth in a series of eight that describes a set of tools and processes developed to support sustainable forest management planning and its pilot application in the Arrow Timber Supply Area (TSA). It describes a pilot project designed to evaluate the use of criteria and indicators in developing a sustainable forest management (SFM) basecase and to provide decision support for managers in creating SFM plans. This note outlines how indicators can be used to define management objectives, planning units, and harvesting constraints or “initial thresholds,”and how the resulting SFM basecase was evaluated in trade-off and sensitivity analyses. The process revealed some priority issues in which management objectives for some indicators had significant effects on a measure for the timber criterion (harvest volume) and others had minimal effect. Although the SFM basecase was intended to emphasize non-timber criteria, it nonetheless yielded a greater short- and long-term timber supply than a scenario based on Forest Practice Code rules. This note provides an example of the first iteration of a decision-support process requiring the participation of decision makers and allowing public feedback. Initial results suggest that this decision-support approach has merit and could form an important part of an SFM framework based on criteria and indicators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».