Logging firms, nonindustrial private forests, and forest parcelization: evidence of firm specialization and its impact on sustainable timber supply
Notice bibliographique
Résumé
Increasing forest parcelization has raised concerns about tract-size economies and sustainable timber supply. We explored this issue by examining the logging sector and forest ownership in northern Wisconsin and Michigan's Upper Peninsula. Using 2004 survey data, we found that 48% of logging firms demonstrated a near exclusive reliance on nonindustrial private forests (NIPFs). NIPF-dependent firms derived 87.5% of their stumpage from this ownership, whereas nondependent firms exhibited a significantly more diversified stumpage supply distributed among public (42.6%), industrial-corporate (33.3%), and NIPF (24.0%) sources. Additionally, NIPF-dependent firms operated on significantly fewer, smaller, and less intensely harvested timber sales, and they were more likely to harvest small tracts profitably. There were no significant differences in the forest products harvested or overall firm profitability. We found statistical evidence that NIPF-dependent and nondependent firms organize themselves differently: NIPF dependency was negatively correlated with total number of employees, timberland area in the firm's wood basket, and firm location and positively correlated with owner age. Results suggest the impacts of parcelization on the logging sector are minimal. NIPF-dependent firms appear to have structured themselves to operate profitably; however, it is unclear how continued parcelization might influence these firms and the sector as a whole.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».