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 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 | 0,000 |
| 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 ».