Selecting intensive timber management zones as part of a forest land allocation strategy
Notice bibliographique
Résumé
Establishing zones to be intensively managed for timber production is proposed by some in Canada as one way to meet the numerous and diverse objectives for which society expects forests to be managed. Concentrating timber production in such zones could make possible the expansion of protected and other areas where non-timber objectives prevail. The jury is out as to the desirability of such a land allocation strategy relative to the alternative of integrated management where low intensity timber management is practised and multiple timber and non-timber objectives are sought from the same lands. In the event some agencies opt for a zoned forest land allocation, a critical issue becomes where to situate the intensive timber management zones. To help address this issue, we present a simple and flexible quantitative process for ranking candidate areas based on their suitability for intensive timber management. The framework involves: (1) defining candidate areas, (2) specifying indicators for economic, ecological, and social criteria of suitability and scoring each candidate relative to those indicators, and (3) ranking candidates using a composite index that factors in all suitability indicators. The process is sufficiently flexible to have application in any jurisdiction, but we demonstrate its use for the 3 million ha of Crown forest in New Brunswick. We conduct several exploratory analyses designed to provide insight into selection of suitable intensive timber management zones. These analyses include controlling the geographic dispersion of candidates, quantifying sensitivity of candidate rankings to differential weighting of suitability criteria, and identifying those candidates that consistently score well across a variety of criteria weightings. Use of the ranking framework to conduct such analysis could prove of significant value in the process of selecting intensive timber management zones. Key words: intensive timber management, New Brunswick, zoning, land allocation
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».