Evaluation of forest management strategies based on Triad zoning
Notice bibliographique
Résumé
Triad forest management was analyzed for a New Brunswick Crown License. Fifteen forest value indicators were used to describe social, economic, and environmental outcomes from forecast Triad scenarios, including 36 scenarios where reserves and intensively managed area varied in 5% increments from 10% to 35%. Some indicators were most sensitive to intensive area (e.g., silviculture cost), other to reserve area (e.g., area containing large snags), and still others to extensive area (e.g., average harvest levels). Some indicators averaged arithmetically, and could be kept constant if increases in reserves were accompanied by equal increases in intensive area. Such averaging for timber supply is often a selling point made by Triad advocates. Indeed, many different scenarios generated the same annual harvest when averaged over the 100-year forecast time horizon; however, immediate reductions in operable timber inventory resulting from reserve increases caused short-term harvest reductions, while future gains in yield from intensive area increases caused long-term harvest increases. This timing offset between losses and gains of operable volume, and its effect on harvest timing, may be impediments to Triad implementation in jurisdictions where timber supply is fully utilized. This analysis presents methods and results that may be of value to forest managers contemplating implementation of Triad zoning.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».