The economics of site preparation and the impacts of current forest policy: evidence from central British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
A trend in forestry is to move away from intensive stand establishment practices in favor of prescriptions that are lighter on the land. This study examined the condition and projected yields of nine different site preparation treatments on two high-elevation sites in central British Columbia. Treatments included the following: raw planting (i.e., no site preparation); scalping; mounding; chemical site preparation; chemical brushing; and combinations of mounding and chemical treatments. All treatments were manually planted with 2+1 bare-root interior spruce (Picea glauca (Moench) Voss × Picea engelmannii Parry ex Engelm.) seedlings. By age 15, trees growing on prepared sites had significantly greater survival, larger stem diameters, and taller tree heights than did trees that were raw planted as seedlings. Moreover, site preparation generally led to earlier and less costly compliance with mandatory reforestation requirements. Growth and yield simulations predicted raw-planted timber volumes that were just 33%51% of the volumes in the most productive treatments. Financial returns varied as well. Site preparation typically resulted in larger land expectation values than that resulting from raw planting; however, the results were sensitive to rotation length and discount rate. Collectively, these results suggest that moderate investments in site preparation may lead to a more profitable allocation of regeneration resources and a greater future timber supply.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».