Optimized harvest planning under alternative foliage-protection scenarios to reduce volume losses to spruce budworm
Notice bibliographique
Résumé
Spruce budworm ( Choristoneura fumiferana Clem.) severely defoliates balsam fir ( Abies balsamea (L.) Mill.) and spruce ( Picea spp.) in large periodic outbreaks and represents one of Canada’s most damaging and widespread forest insects. We present a modeling framework that integrates stand-level spruce budworm volume impacts used in the Spruce Budworm Decision Support System (SBWDSS) into an industrial-scale timber supply model for the 209 000 ha Black Brook District in northwestern New Brunswick, Canada. This approach uses linear optimization of harvest scheduling, salvage, and insecticide application to minimize volume reduction. One hundred and ninety-five scenarios were simulated, including normal and severe spruce budworm outbreaks, beginning in 2002, with combinations of varying insecticide efficacy, timing, and spatial extent of protection. After simulated severe defoliation from 2007 to 2016, maximum harvest reductions of 35% were predicted for a normal outbreak for the 2012–2016 period, and 46% for a severe outbreak for the 2017–2021 period; these impacts were reduced to 25% and 34% using re-optimized harvest scheduling and salvage. Results suggest that combined optimized salvage and harvest rescheduling could reduce future harvest reductions by up to 12%. Spatial optimization of protected areas gave similar results to those obtained using protection priority assignments based on marginal stand-level volume reduction in the SBWDSS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».