Evaluating the profitability of selection cuts in irregular boreal forests: an approach based on Monte Carlo simulations
Notice bibliographique
Résumé
This study compares the financial return of converting old-growth boreal stands into even-aged stands to that of two approaches of selection cutting in Quebec (Canada). In this region, old-growth stands are usually harvested by completely removing the canopy while protecting the abundant advance regeneration, an approach known as careful logging around advance growth (CLAAG). These approaches were compared using a time frame of over 200 years. Consideration is given to the majority of the operating costs leading to end products. The financial analysis integrates Monte Carlo simulations, making it possible to consider the uncertainty associated with variables. The net present values (NPVs) are then associated with a distribution of probabilities. The results show that the probabilities of obtaining positive NPVs are high for all treatments, suggesting that selection cutting approaches can be appropriate alternatives to CLAAG for some stands. Depending on the criteria used, the CLAAG cut or one of the selection cuts show the best performances. In fact, the results of the financial study show that in the future, selection cutting approaches will be more profitable than CLAAG but still less than present CLAAG operations. This occurs because, according to the current yield curves and rotation ages, future stands managed with CLAAG will have smaller and less valuable trees than in the primary forest and in stands managed with the selection system.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».