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Enregistrement W1966478125 · doi:10.1139/x05-262

The economics of site preparation and the impacts of current forest policy: evidence from central British Columbia

2006· article· en· W1966478125 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Charlie Hawkins, Thomas W. Steele, Tony Letchford

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReforestationSowingForestrySilvicultureAfforestationEnvironmental scienceSite indexAgroforestryForest managementLoggingTree plantingRaw materialGeographyAgronomyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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