Re-examining wood supply in light of future spruce budworm outbreaks: A case study in New Brunswick
Notice bibliographique
Résumé
Forest protection (spraying of biological insecticide), salvage harvesting, and strategic re-planning are typical mitigation options to reduce wood supply impacts caused by spruce budworm (Choristoneura fumiferana [Clem.]) defoliation. However, all such measures are expensive and difficult to implement, and decisions about if and to what extent such measures should be applied hinge on the magnitude of benefits and associated costs. We used an integrated forest estate pest-impact planning model to quantify harvest impacts for three plausible outbreak scenarios, and the effect of these typical mitigation strategies for 3.0 million ha in New Brunswick. Cumulative harvest reductions, relative to the no defoliation case, reached 18% and 25% by 2052 under moderate and severe defoliation patterns, respectively. We demonstrate that up to 30% to 50% of these projected reductions could be avoided through foliage protection treatments, depending on the outbreak scenario. Salvage and re-planning mitigated harvest losses by up to 20% in the short term (20 to 25 years), but had little benefit over the long run (40+ years). Even with aggressive implementation of all mitigation measures, significant harvest impacts (10% reduction from 2017 to 2042) were unavoidable, regardless of outbreak scenario.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».