Optimum Forest Rotations of Alternative Tree Species
Notice bibliographique
Résumé
We solve Faustmann's problem when two tree species are available for planting. The analysis also applies to optimal forest exploitation before an endogenous switch to some alternative land use such as agriculture, housing, or preservation, and vice versa. Each species has its own deterministic growth function and commands a timber price that grows exponentially at a constant rate. Therefore, it may be optimal to first exploit the species whose price is high but grows slowly, and then switch to the alternative species once its price has sufficiently increased relative to the price of the first one. When the land is bare, there exists a threshold of the relative price at which the investor is indifferent between planting either species. When the relative price lies below this switching threshold, it is optimal to plant and harvest the high-price low-rate species repeatedly until the value of the other species warrants its introduction; it is then repeatedly harvested and replanted indefinitely according to the standard Faustmann rule; the rotation does not depend on timber price. Before the switch, the optimal harvest age depends on the relative price; it defines a replanting boundary for relative prices below the switching threshold and a switching boundary for relative prices above the switching threshold. We show that the replanting boundary is a sequence of continuous segments giving the harvest age as function of the relative price; these segments differ depending on the number of harvests of the initial species that remain before the switch. Each segment is first decreasing, then increasing, and crosses Faustmann's rotation twice. On an optimal sequence of harvests, successive rotations are increasingly higher or decreasingly lower than Faustmann's rotation; they may also be constant and equal to Fausmann's rotation.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».