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Enregistrement W2264462087 · doi:10.5558/tfc2011-013

Benefit–cost Analysis of Vegetation Management Alternatives: An Ontario Case Study

2011· article· en· W2264462087 sur OpenAlexaffvenueabout
Krish Homagain, Chander Shahi, Nancy Luckai, Mathew Leitch, Frederick W. Bell

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensOntario Forest Research InstituteLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVegetation (pathology)Environmental scienceNet present valueInternal rate of returnBenefit–cost ratioForestryGeographyProduction (economics)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetation management practices are an integral component of forest management. In this paper, we report results of stand-level benefit–cost analyses of 12 vegetation management treatments applied at six study sites in northern Ontario. Forest Vegetation Simulator (FVS Ontario ) was used to project gross total and merchantable volumes to 70 years of age, and BUCK-2 was used to optimize potential products. Net present value (NPV), benefit–cost ratio (BCR), and internal rate of return (IRR) were calculated using 2009 constant dollars and variable real discount rates. Aerial herbicide treatments produced the highest NPV, BCR, and IRR. Internal rates of return of 4.32%, 2.90%, 2.82% and 2.50% for aerial herbicide, manual brush cutting, ground-applied herbicide, and brush cutting plus herbicide treatments, respectively, indicated that all of the vegetation management alternatives evaluated are economically viable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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