Why mountain pine beetle exacerbates a principal–agent relationship: exploring strategic policy responses to beetle attack in a mixed species forest
Notice bibliographique
Résumé
The management of public forestland is often carried out by private forest companies, in which case the landowner needs to exercise care in dealing with catastrophic natural disturbance. We use the mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae Hopkins, 1902) damage in British Columbia to explore how the public resource owner can protect future timber supply while salvaging damaged stands. We examine the variability and timing of beetle attack in a mixed species forest using mathematical programming to schedule harvest but employ the novel strategy of maximizing the timber portfolio at the end of the 20 year time horizon rather than net present value. Various financial and even-flow constraints insure a modicum of stability during the salvage period. We also model supply of adequate feedstock for electricity generation. Based on our study, the optimal short-run response to beetle damage is to increase harvests in stands with 70% or more lodgepole pine ( Pinus contorta var. latifolia Engelm. ex S. Watson) that would otherwise be uneconomic to harvest, similar to operational practice reported by the BC government. The government could focus on stable supply of individual forest products over the time horizon, thereby also stabilizing short-term revenues. Alternatively, it could emphasize an even-flow of total harvest to greatly enhance revenues (which also exhibit greater volatility) and rely more heavily on future harvests of damaged timber. Regardless of the strategy chosen, optimizing future timber supply potential means that a large proportion (about 25% in this study) of damaged pine is left for future harvest, although it will not be of sufficient quality to produce lumber.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».