Estimating the impacts of harvest distribution on road-building and snag abundance
Notice bibliographique
Résumé
Various patterns of harvest in forests influence the length of road and number of stream crossings required. Snags are removed directly by harvesting, but they are also removed along road and opening edges to ensure worker safety. To assess the potential impacts of rate of harvest and pattern of harvest in an old-forest-dominated montane landscape, we developed a spatially explicit landscape dynamics model, which includes submodels for snag removal, harvesting activities, and access management. The model assesses the amount of new road construction and number of streams crossed by new roads, as well as changes in snag density and configuration across the landscape over a time horizon of several decades, in response to various harvesting patterns. We estimated that a dispersed 40-ha cutblock harvest pattern required about one-third more kilometres of new road over a 50-year period and removal of up to 70% more snags per hectare of harvest for safety purposes, compared with a harvest pattern based on natural-patch size distribution. Each 20% increase in stand-level retention resulted in a roughly equivalent increase in new road required. Up to eight times as many snags were removed per hectare of harvest for safety purposes at a stand-level retention of 70% than at a stand-level retention of 10%. The model appears to be an effective tool for determining the future impact of various harvest-pattern options on a number of important indicators of ecological impact.
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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 | 0,001 |
| 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 ».