Optimising stand management on peatlands: the case of northern Finland
Notice bibliographique
Résumé
Peatland forests constitute a significant timber resource in several boreal countries. In Finland, peatlands have been intensively managed with large-scale drainage operations to enhance growth of the stands. In comparison with forests on mineral soils, a divergent feature in the management of peatland stands is the ditch network maintenance. We investigated the optimal forest management schedules for peatland stands using data from 17 Scots pine (Pinus sylvestris L.) sample stands representing the most important drained peatland site type in two climatic regions in northern Finland. We used the PIKAIA optimisation procedure (a genetic algorithm) to maximise the net present value of alternative management schedules involving ditch network maintenance operations and thinnings. Recent price and cost data were applied in the analyses. We found that the higher the interest rate, (i) the shorter the present generation’s rotation period and (ii) the less silvicultural activities were involved in the management schedule. Harsh climatic conditions emphasised this result, also showing that a decrease in the mean annual increment may lead to a significant increase in net present value. For each individual stand, the optimal stand management clearly outperformed (with respect to financial outcome) reference management that was mainly based on prevailing silvicultural recommendations. The results highlight the importance of interest rates in financial analyses of forestry: it is not self-evident that optimal stand management would include several silvicultural activities, such as ditch network maintenance and thinnings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».