Spruce budworm and management effects on forest and wood product carbon for an intensively managed forest
Notice bibliographique
Résumé
An integrated forest management optimization model was developed to calculate potential spruce budworm ( Choristoneura fumiferana Clemens) effects on forest and wood product carbon (C) from 2007 to 2057 and to evaluate potential C sequestration benefits of alternative management strategies (salvage, biological insecticide application). The model was tested using simulated spruce budworm outbreaks on a 210 000 ha intensively managed forest in northwestern New Brunswick, Canada. Under a severe spruce budworm outbreak scenario from 2007 to 2020, harvest volume and forest and wood product C storage in 2027 were projected to be reduced by 1.34 Mm3, 1.48 Mt, and 0.26 Mt, respectively, compared with the levels under no defoliation. Under the same severe outbreak scenario, implementation of salvage and harvest replanning plus a biological insecticide applied aerially to 40% of susceptible forest area, reduced harvest, forest C, and wood product C impacts by 73%, 41%, and 56%, respectively. Extrapolation of these results to all of New Brunswick suggests that a future severe spruce budworm outbreak could effectively increase total provincial annual C emissions (all sources) by up to 40%, on average, over the next 20 years. This modeling approach can be used to identify to what extent insecticide application, as a forest-C-offset project, could result in additional C storage than without forest and pest management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».