Managing the Economic Impacts of Mountain Pine Beetle Outbreaks in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Output from the SELES MPB Landscape Scale Mountain Pine Beetle Model (Fall et al., 2004) was utilized to estimate potential mountain pine beetle spread rates within the Hinton Wood Products Forest Management Area (HFMA) of the Foothills Model Forest. From the SELES model output three spread rate scenarios were hypothesized. Scenario 1 hypothesized a Mountain Pine Beetle (MPB) spread rate slower than the rate estimated by the SELES MPB Model. Within Scenario 1, current Annual Allowable Cut (AAC) levels were hypothesized to be adequate to harvest MPB damaged lodgepole pine stands. Scenario 2 hypothesized that spread rates would be consistent with the recommended run from the SELES MPB Model, resulting in attack of the majority of the stands within the HFMA within 29 years. Scenario 3 hypothesized that spread rates would be higher than estimated by the SELES MPB Model, resulting in attack of the majority of lodgepole pine stand in the HFMA in 20 years (Scenario 3.1) or 10 years (Scenario 3.2). The even flow harvest rates required to utilize commercially viable stands attacked by MPB were determined (Surge Period). The modeling program Forest Muncher was utilized to estimate the decrease in AAC which could result from succession / salvage harvest of the majority of lodgepole pine stands within the HFMA within each scenario (Post Surge Period). Based on these AAC estimates, the potential economic impact of MPB attack influenced AAC changes was examined utilizing output from the Computable General Equilibrium Framework (CGE) Model developed by Mike Patriquin and Bill White of the Canadian Forest Service (Patriquin et al., 2005). Scenario 1 had a nearly inappreciable impact on the economic indicators for the forest industry or the total economy in the Foothills Model Forest Area. Within Scenario 2, forest industry revenue, royalties, labour income, and employment were estimated to increase by 40 – 50% during the Surge Period and decrease by 4.7– 6.0% in the Post Surge Period. Within Scenarios 3.1 and 3.2 forestry revenue, royalties, labour income and employment increases ranged from 70 – 90% for Scenario 3.1 and ranged from 160 – 210% for Scenario 3.2 during the Surge Period. Revenue, royalties, labour income and employment in the forest industry were estimated to decrease by 6 – 9% within the Post Surge Periods of Scenarios 3.1 and 3.2. Economic, forest industry capacity, social and environmental factors which may limit the feasibility of large scale salvage of mountain pine beetle damaged stands are discussed within the report.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».