MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2059845414 · doi:10.1139/cjfr-2013-0475

The economics of timber and bioenergy production and carbon storage in Scots pine stands

2014· article· en· W2059845414 sur OpenAlexvenueno aff
Sampo Pihlainen, Olli Tahvonen, Sami Niinimäki

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésScots pineCarbon sequestrationBiomass (ecology)BioenergyForestryEnvironmental scienceAgroforestryCarbon fibersSilvicultureWood productionProduction (economics)ProductivityGreenhouse gasForest managementEcologyBiofuelPinus <genus>GeographyMathematicsBotanyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We optimize timber and bioenergy production combined with carbon storage in Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands, using an ecological-economic model. Forest growth is specified with a highly detailed process-based growth specification, and optimization is based on an efficient generalized pattern search algorithm. The optimized variables are rotation length, initial stand density, and the number, intensity, timing, and type of thinnings. The carbon pool includes all aboveground biomass (including dead trees) and timber products. The analysis includes the comparison of different carbon subsidy systems. The results are presented for the most relevant site types and thermal zones in Finland. Carbon storage increases the optimal rotation length, number of thinnings, and initial density at all forest sites. Carbon storage effects on stand density and harvests are strongest at poor sites. Timber output increases with carbon price. High natural mortality in our results implies notable carbon storage in dead trees and a positive contribution to biodiversity. The stand-level analysis is extended to a cost-efficient national-level carbon storage plan.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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

Citations61
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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