Modelling Landscape-level Effects of Reduced Herbicide Use in Two Forests in Northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In Ontario, forest management planning requires that legal obligations to sustain forest composition and pattern, wildlife habitat, and other values are met, while at the same time addressing, for example, wood supply needs, costs, forest access, and stakeholder concerns. One of the latter is pressure to reduce herbicide use. Stand-level effects of vegetation management alternatives have been documented, but how these effects scale up to the landscape-level and affect the achievement of social, ecological, and economic objectives embedded in forest management plans (FMPs) remains uncertain. We applied nine modelling scenarios in the context of approved FMPs to explore the potential landscape-level effects of replacing herbicide use with an alternative (brush saw) for two large forests in northeastern Ontario. Results of non-spatial and spatial modelling over 60 years suggested that although herbicides are applied to only 25% to 34% of the harvested area in these forests, reductions in use would affect: (i) overall wood supply, with 14% to 44% less conifer and 6% to 17% less hardwood available; (ii) habitat supply, with less habitat for species preferring recent disturbances and more habitat for species preferring mature and older forest; (iii) costs, with wood transportation cost increasing by 16% to 20% and increased spending on silviculture; (iv) size and distribution of cutblocks and disturbance patches, with more small patches; and (v) the extent of the active road network, which would increase.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».