Multiple-Use Zoning Model for Private Forest Owners in Agricultural Landscapes: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Many small-scale private forest owners increasingly focus their management on amenity functions rather than on wood production functions. This paradigm shift is an opportunity to implement novel forestry management approaches, such as forested land zoning. Forest zoning consists in separating the land base in three zones that have different management objectives: (1) conservation zones; (2) ecosystem management zones; and (3) intensive production zones, which locally increase productivity, as a trade off to increase the land area dedicated to conservation and ecosystem management. We evaluate the ecological feasibility of implementing forest zoning on a private property (216 ha) at St-Benoît-du-Lac, Québec (Canada) characterised by agricultural and forest land uses. As a basis for delineating conservation and ecosystem management zones, historical and contemporary data and facts on forest composition and dynamics were reviewed, followed by a detailed forest vegetation analysis of forest communities. Delineating intensive production zones was straightforward, as fertile agricultural field margins located downslope were used to establish multifunctional hybrid poplar buffers. At St-Benoît-du-Lac, a realistic zoning scenario would consist of (1) conservation zones covering 25% of the forestland (37 ha); (2) ecosystem management zones covering 75% of the forestland (113 ha, including restoration zones on 24 ha); and (3) intensive production zones on 2.8 ha. Based on a yield projection of 13 t/ha/year for hybrid poplars, only 5.6% of agricultural field areas would need to be converted into agroforestry systems to allow for the loss of wood production in a conservation zone of 37 ha of forest. Ecosystem services provision following the implementation of zoning would include increased habitat quality, biodiversity protection and enhancement (by restoration of some tree species), carbon storage, non-point source aquatic pollution control, local biomass production for heating, and increased forest economic value.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».