Optimality of continuous cover vs. clear-cut regimes in managing forest resources
Notice bibliographique
Résumé
Optimization models on continuous cover forestry are complicated and typically incompatible with rotation models. This dichotomy is theoretically unsatisfactory and makes the choice between clearcuts and continuous cover forestry vague. We present a theoretically sound and empirically detailed generalized setup with an optimal clear-cut regime (or even-aged management) and optimal continuous cover regime (or uneven-aged management) as special cases. It includes a size-structured growth model, variable and fixed harvesting costs, and allows for the completely flexible optimization of harvest timing in both regimes. Flexible harvest timing becomes essential when optimizing the transition from clear-cut regimes toward continuous cover forestry. The model is applied to Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) and solved as a dynamic mixed-integer problem. Low or moderate site productivity, an interest rate above 2%, and a high artificial regeneration cost support the optimality of continuous cover forestry. In its most general form, the optimal clear-cut regime does not exist when the continuous cover regime is globally optimal, and when it exists, the rotation period lengthens with interest rate. The optimal choice between forest management regimes may depend on the initial stand state and whether the naturally regenerated seedlings are utilized in solutions with clearcuts. Maximizing sustainable yield favors clearcuts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».