The development and application of a decision support system for sustainable forest management on the Boreal Plain
Notice bibliographique
Résumé
Millar Western Forest Products Ltd. manages a forest in west-central Alberta under a Forest Management Agreement (FMA) with the Government of Alberta. Part of Millar Western's planning process brought researchers together to develop a decision support system (DSS) for forest management planning and monitoring programs. Four modules timber supply, biodiversity, FIRE, and WATER were built to evaluate, with the help of indicators of sustainable forest management, current and future forest conditions predicted from computer simulations of alternative management scenarios. In the first round of assessment four management scenarios, distinct by their level of silviculture intensification and by the spatial clearcut layout pattern, were compared. Such comparison has demonstrated that (1) the current forest management scenario improved moose habitat at the expense of timber supply, (2) all scenarios had similar fire risk, (3) generated increases in peak flow and water yield of selected watersheds, and (4) slightly impoverished forest biodiversity. All scenarios were examined in light of a computer-simulated natural disturbance benchmark. This led to landscape design scenarios to reduce fire risk and balance biodiversity indicators with timber supply objectives, one of which was eventually selected for implementation. The company's monitoring and research program is also highly focused on improving DSS modules and the underlying data, hence its association with the Forest Watershed and Riparian Disturbance (FORWARD) project, which considers the effects of forest management on aquatic ecosystem indicators. Key words: decision support system, ecosystem management, forest management, natural disturbance, indicators, sustainable forest management, adaptive management.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».