Are chemical or mechanical treatments more sustainable for forest vegetation management in the context of the TRIAD?
Notice bibliographique
Résumé
Chemical and mechanical forest vegetation management (FVM) treatments are analyzed and compared to assess which is the most sustainable in intensively managed plantations in the context of the TRIAD. At the biological and ecological level, herbicides have been found to have more impacts on flora and fauna compared to mechanical treatments, but the differences are of short duration. The effects of noise generated by manual or mechanical brushing on wildlife have not been investigated, however. Local application of herbicide at the base of the tree should further lower these impacts. At the social level, the general public has a negative perception of chemical treatments, while mechanical treatments are well perceived. However, in terms of worker safety, chemical treatments are less risky than manual brushing (brushsaw or chainsaw). At the economic level, herbicides globally cost less and are more effective at increasing fibre production than mechanical operations. We conclude that it is difficult to assess globally what is the most sustainable option to control competing vegetation. However, the careful use of herbicide may be the most sustainable option if the added productivity thus obtained is used to increase protected areas and ecosystem-based management, as is intended with the TRIAD concept. Key words: forest vegetation management, chemical release, mechanical release, functional zoning, plantations, ecological impacts, social impacts, economical impacts, intensive management, sustainable forestry
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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 | 0,001 | 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 ».