Calculating penalties for reforestation failures: an Alberta case study
Notice bibliographique
Résumé
Provincial governments across Canada rely on regeneration requirements and penalties to promote reforestation following harvesting. However, little has been written on how to determine optimal levels of penalties for noncompliance such that tenure holders have incentives to further social reforestation objectives. This paper shows how reforestation penalties may be calculated in the case of Alberta. The calculation of the penalty is shown to be dependent on (i) changes in the values of future annual allowable cuts caused by failure to promptly regenerate, (ii) the portion of stumpage values collected with stumpage fees, (iii) nontimber values influenced by reforestation, (iv) differences in private and social discount rates, (v) costs of detecting noncompliance, and (vi) the probability of detecting infractions. In the case of Alberta, (v) and (vi) are minor considerations, as detection costs are low and probability of detection is high. However, values of (i) through (iv) have large potential impacts on the optimal penalties. For example, if (i) annual allowable cuts drop by 99 m3 for a 3-year reforestation delay (vs. an acceptable 2-year delay) on a 783-ha forest, (ii) stumpage fees are $10 below stumpage value, (iii) nontimber values are zero, and (iv) the private discount is 9%, while the social rate is 6%, then the optimal penalty is $49.17CAN·ha1. However, if we change (ii) and (iv) such that stumpage fees are $30CAN below stumpage value and the private discount is 9%, while the social rate is 3%, then the optimal penalty is $168.58CAN·ha1. With zero nontimber values, zero monitoring costs, no divergence between public and private interest rates at 9%, and a probability of detection of 1.00, the current penalty of $30CAN·ha1·year1 would approximate the optimal amount if stumpage fees were $20CAN·m3. The variability in values of (i) through (iv) across forests and over time suggests that problems will arise in establishing a constant penalty for all provincial forests and that penalties should be revised as values change over time.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».