Growth and yield of tropical moist forest for forest planning: an inquiry through modeling
Notice bibliographique
Résumé
For the forest growth and yield calculations presented here, the process-based model FORMIX was applied in combination with a geographic information system. The study was carried out for the 55 084 ha of the Deramakot Forest Reserve, which consists of heavily logged and degraded lowland dipterocarp forest. FORMIX was used to assess forest development with and without timber harvesting. Three scenarios were compared: undisturbed forest growth and two reduced-impact timber harvesting scenarios ("textbook" and "borderline"). The latter differ in the number of seed trees retained after harvesting. The simulations reveal that timber harvesting is feasible, although stands are presently degraded. Achievable harvesting levels differ widely from 200 to 10 000 m3·year1for the next 40 years for the textbook and borderline scenario, respectively. A future increase up to 80 000 m3·year1is possible if all silvicultural and management standards are strictly observed. An analysis of stand development reveals that the portion of commercial dipterocarps decreases with time, while the portion of pioneer and understorey species increases. Future stands do not contain as many trees >60 cm DBH (diameter outside bark at 1.3 m height above ground), whereas they contain more trees in lower diameter classes, ensuring adequate potential for future harvests.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».