The stock recovery rate in a Central African rain forest: an index of sustainability based on projection matrix models
Notice bibliographique
Résumé
The stock recovery rate is used in most natural forests of the Congo Basin to assess logging sustainability. This rate is computed using the so-called Dimako formula. Although this formula has been used for many years now in management plans, its mathematical properties have not been closely reviewed. We show that the Dimako formula corresponds to a Leslie matrix model, and then we propose an extension of it as a Usher matrix model. The stock recovery rate at the end of the first felling cycle for six commercial species in the Central African Republic varied between 21.7% and 99.9%. As felling cycles follow each other, the stock recovery rate converged towards a limit that is the asymptotic stock recovery rate. This limit varies between 27.2% and 158.4% for the same six species. Comparing felling scenarios reveals that increasing the minimum harvest diameter was as efficient at increasing the stock recovery rate at the end of the first felling cycle as decreasing the logging intensity. The results for the other parameters of the felling scenarios varied among species, with changes in the stock recovery rate ranging from 0% to 180% at the end of the first felling cycle, and changes in the asymptotic rate ranging from 0% to 685%.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».