Triad forest management: Scenario analysis of forest zoning effects on timber and non-timber values in New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Triad forest management is a form of zoning under which land is allocated into extensively managed, intensively managed, and reserve zones, with management tailored in each zone such that all objectives are met collectively across the landbase. We evaluated the utility of triad management on the privately-owned, industrial, 190 000-ha Black Brook District in New Brunswick, Canada. Scenario planning was used to simulate effects of 64 allocation scenarios (0–15% reserve area, 39–64% intensively managed softwood, and 21–61% extensively managed) on forest species composition, age class distribution, timber growing stock, harvest levels, and old forest habitat. Softwood harvest in the short term (30 years) was insensitive to reserve and intensive management allocations but doubled in the long term as the intensive management zone was increased from 39% to 64%.Hardwood harvest was sensitive only to area in reserves, declining as the area allocated to reserves was increased. Abundance of old forest generally increased with the amount of reserve area, but varied by species composition. Management of this landbase is focused on timber production, and intensive management clearly provided major increases in timber yield. It also could permit setting aside additional reserve area; old mixedwood habitat in particular is in short supply. These were hypothetical scenarios, and the landowner is not necessarily pursuing any of modeled strategies. Although the range of desired values may differ on other landbases, a scenario analysis of alternative zoning is an effective means to select a management strategy. Key words: scenario planning, intensive forest management, reserves, extensive forest management, triad, land allocation, forest zoning
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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 | 0,001 |
| 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 ».