Historical disturbance regimes as a reference for forest policy in a multiowner province: a simulation experiment
Notice bibliographique
Résumé
Using a landscape simulation model, we examined ecological and economic implications of forest policies designed to emulate the historical fire regime across the 2 × 106 ha Oregon Coast Range. Simulated policies included two variants of the current policy and three policies reflecting aspects of the historical fire regime. Policy development was guided by the management intentions of four owner groups: forest industry, nonindustrial private, state, and federal. Fire severity was emulated with green-tree retention standards; fire frequency was emulated with annual harvestable area restrictions; and fire extent was emulated with harvest-unit size regulations. Simulated disturbance-based policies produced age-class distributions closer to the estimated historical range than those created by the current policy. Within 100 years, proportions of younger forests were within the historical range, while older forests moved closer to, but remained below, historical conditions. In the near term, disturbance-based policies produced annual harvest volumes 20%60% lower than those produced by the current policy. However, relative costs of disturbance-based policies diminished over time. Our results suggest that if expediting a return to historical age-class distributions at a provincial-scale was a goal, then public lands would be needed to provide large patches of old forest. In addition, this experiment illustrated that distributing costs and benefits of conservation policies equitably across multiple private landowners is a significant challenge.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».