Challenges and implications of incorporating multi-cohort management in northeastern Ontario, Canada: A case study
Notice bibliographique
Résumé
In northeastern Ontario, the natural fire cycle is long, resulting in large areas of forest in an uneven-aged condition. Under Ontario forest legislation requiring emulation of natural disturbance regimes, extended rotations and multi-cohort management present options that may meet landscape targets. We used a forest management wood supply model to compare scenarios of current even-aged management, extended rotations, and multi-cohort management (adds partial harvesting). Because science-based information to incorporate late successional forest stages into wood supply modeling is lacking in boreal Ontario, we adjusted the current even-aged inputs to account for mid- and late-seral conditions. Based primarily on expert opinion, adjustments were made to the Forest Resources Inventory age, yield curves, and succession rules; and partial harvesting was added. For modeling, we specified three broad succession groupings (even-aged, two- to three-aged, and all-aged) and established targets of 50%, 25% and 25% of the landscape area, respectively. The current even-aged scenario met even-aged targets but not multi-aged targets. Extended rotations and multi-cohort management scenarios met all the succession grouping targets over the long term. Wood supply was highest for the even-aged scenario, slightly lower for multi-cohort management scenario, and much lower for the extended rotations scenario. Road usage and relative cost was highest for the extendedrotations scenario and lowest for the even-aged scenario. Multi-cohort management may represent a compromise between maximizing harvest levels using even-aged management and retaining mid- and late-succession habitat structures.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».