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Enregistrement W1970415148 · doi:10.1016/j.jfe.2010.07.001

Carbon sequestration and the optimal forest harvest decision: A dynamic programming approach considering biomass and dead organic matter

2010· article· en· W1970415148 sur OpenAlexaffabout
Patrick Asante, Glen W. Armstrong, Wiktor Adamowicz

Notice bibliographique

RevueJournal of Forest Economics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInternational Institute for Applied Systems Analysis
Mots-clésCarbon sequestrationEnvironmental scienceTaigaBiomass (ecology)Carbon fibersCarbon cycleCarbon sinkOrganic matterBorealAgroforestryForestryCarbon dioxideEcologyEcosystemMathematicsGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon sequestration in forests is being considered as a mechanism to slow or reverse the trend of increasing concentrations of carbon dioxide in the atmosphere. We present results from a dynamic programming model used to determine the optimal harvest decision for a forest stand in the boreal forest of western Canada that provides both timber harvest volume and carbon sequestration services. The state of the system at any point in time is described by stand age and the amount of carbon in the dead organic matter pool. Merchantable timber volume and biomass are predicted as a function of stand age. Carbon stocks in the dead organic matter pool changes as a result of decomposition and litterfall. The results of the study indicate that while optimal harvest age is relatively insensitive to carbon stocks in dead organic matter, initial carbon stock levels significantly affect economic returns to carbon management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations79
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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