MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2004468713 · doi:10.1139/x04-056

Connecting a process-based forest growth model to stand-level economic optimization

2004· article· en· W2004468713 sur OpenAlexvenueno aff
Kari Hyytiäinen, P. Hari, Tero Kokkila, Annikki Mäkelä, Olli Tahvonen, Jussi Taipale

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésProductivityProduction (economics)StumpageScots pineForest managementThinningWood productionBasal areaCrown (dentistry)AgroforestryCanopyBiomass (ecology)Quality (philosophy)ForestryEconomicsMathematicsEnvironmental sciencePinus <genus>EcologyGeographyMicroeconomicsBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study extends the economic literature on forest stand management by applying a process-based, rather than empirical, stand growth model. The economics of timber production is investigated using a distance-independent, individual tree process model specified for pure Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands. Stem taper and crown morphology information are used for bucking the harvested trees into several roundwood categories according to quality and dimension requirements applied in the Finnish timber markets. Explicit inclusion of causality and timber quality in stand-level economic optimization generates a set of new results. Economic optimization decreases biomass production but increases roundwood production, compared with undisturbed stands. Optimal rotation length is insensitive to changes in the rate of interest beyond 4% owing to nonmonotonic value growth. Better quality attributes and higher productivity in resource use are partial reasons for favoring lower canopy trees in optimal thinnings. The first thinnings are light, irrespective of the rate of interest, because of their favorable feedback effects on the quality of residual trees. Production of the highest-grade roundwood is rational only at rates of interest lower than those prevailing in the capital markets. An example of two optima representing distinct timber management strategies is shown.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations59
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207