Cutting versus herbicides: Tenth-year volume and release cost-effectiveness of sub-boreal conifer plantations
Notice bibliographique
Résumé
Few cost-effectiveness studies of vegetation management in conifer plantations are reported in the literature. This study provides follow-up cost-effectiveness analysis from research conducted at the Fallingsnow Ecosystem Project in northwestern Ontario, Canada with the objective of determining the relationship between release treatment costs and planted white spruce (Picea glauca [Moench] Voss) stem volume ($ m -3 ) ten years after alternative release treatments. Treatment cost estimates for 2003 were calculated by applying 1993 time-study data to estimated 2003 market costs for each treatment component. Untreated control plots had no treatment costs and were not included in the analysis. Including them will always suggest that doing nothing will be the most cost-effective, regardless how limited spruce volume is. The most cost-effective treatment was the aerial application of herbicide Vision ($12.16 m -3 ), followed by the aerial application of herbicide Release ($12.18 m -3 ), cutting with brushsaw ($38.38 m -3 ) and mechanical tending by Silvana Selective ($42.65 m -3 ). No cost differences were found between the herbicide treatments (p = 0.998) or between the cutting treatments (p = 0.559). The herbicide treatments were three-fold more cost-effective than the cutting treatments (p = 0.001). This analysis only considered the planted conifer component of these young stands. Key words: clearing saws, competition, forest vegetation management, glyphosate, Great Lakes – St. Lawrence Forest, herbicide alternatives, mixedwood, pesticide, release treatment, triclopyr, weed
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».