Forest and economic impacts of alternative management strategies on Crown land in New Brunswick
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the long-run economic impacts of four alternative forest management strategies on New Brunswick’s Crown land forests: two volume-based strategies focused on business as usual (BAU) and intensive (INT) timber volume production and two value-based strategies focused on forest manufacturing sector contribution to gross domestic product (GDP) and government surplus (GOV). These were defined within an extended wood supply model that incorporated both economic indicators (logging sector profit, government surplus, forest manufacturing sector shipments, and forest manufacturing sector GDP) and timber supply indicators (harvest levels, operable growing stock, and products). Results showed that a number of indicator trade-offs emerge under each strategy. For instance, the GOV strategy produced the highest present value government surplus value (at $1.2 billion, exceeding INT, BAU, and GDP strategies by $352 million, $302 million, and $169 million, respectively) and logging sector profit (at $2.4 billion, exceeding BAU, INT, and GDP strategies by $4 million, $11 million, and $8 million, respectively) over an 80 year planning horizon. However, this strategy also produced the lowest forest manufacturing sector contribution to GDP (at $12.8 billion, below the GDP, INT, and BAU strategies by $4.3 billion, $1.6 billion, and $1.4 billion, respectively) and the lowest annual softwood volume harvest, operable growing stock, and silvicultural investment of all strategies. Thus, although these findings emphasize that value-based strategies can produce some favourable economic outcomes, a number of trade-offs emerge that need to be further investigated before such strategies can be supported.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».