Rehabilitation forestry and carbon market access onhigh-graded northern hardwood forests
Notice bibliographique
Résumé
Decades of heavy-cutting and high-grading in the northeastern United States provide an opportunity for rehabilitation and increased carbon stores, yet few studies have examined the feasibility of using carbon markets to restore high-graded forests. We evaluated the effectiveness of rehabilitation on 391 ha of high-graded forest in Vermont, USA. Thirteen silvicultural scenarios were modeled over 100 years using the Forest Vegetation Simulator. Carbon offsets were quantified with the Climate Action Reserve (CAR) and American Carbon Registry (ACR) protocols and evaluated under voluntary and regulatory carbon price assumptions. Results indicate that management scenarios involving no harvest or low-intensity harvest yield the greatest incentives, yet these scenarios include a range of short-term rehabilitation options that provide flexibility for landowners. The choice of protocol also significantly influences results. Although ACR consistently generated more offsets than CAR for the same scenarios (p < 0.05), the protocols yielded similar net present values of US$121–US$256·ha −1 under high offset price assumptions. These returns are comparable to those generated from timber harvest alone under more intensive management scenarios. While timber will continue to be a primary source of revenue for many landowners, carbon markets may increasingly appeal as a new incentive for restoring high-graded forests.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».