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Enregistrement W2115304976 · doi:10.1139/x10-006

Assessing forest management strategies under a mountain pine beetle attack in Alberta: exploring the impacts

2010· article· en· W2115304976 sur OpenAlexaffvenueabout
Anne-Hélène Mathey, Harry W. Nelson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensWestern Forest ProductsNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMountain pine beetleForest managementForest inventoryRevenueStock (firearms)DendroctonusForest structureBusinessEnvironmental resource managementForestryGeographyEnvironmental scienceFinanceBark beetle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore how forest resource managers can respond to a potential outbreak of mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae Hopkins, 1902) by assessing how well different forest management strategies achieve various management objectives over time. Strategies include targeting at-risk stands as well as increasing harvest levels. Outcomes are evaluated on the basis of volume flows, net revenues, and the age class structure of the ending inventory. We use a spatially and temporally explicit model to simulate forest management outcomes and consider two different scenarios, one in which the attack occurs early and one where it is delayed. The model utilizes a planning with recourse approach in which the firm can reevaluate its harvesting schedule following the attack. We use company data from west-central Alberta for a 40-year planning exercise. The timing of the attack resulted in small differences in timber supply. However, most strategies performed better financially under an early attack, which limits the harvest of marginal stands. Increasing harvest levels performed better in economic terms but resulted in a very young growing stock with little old forest. The success of any strategy is linked to the timing of the attack and how it affects the growing stock, subsequently impacting timber and revenue flows.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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