Productivity and Cost of Partial Harvesting Method to Control Mountain Pine Beetle Infestations in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small patch cutting (<1 ha in size) in mature lodgepole pine (Pinus contorta Douglas var. latifolia Engelmann) stands has been introduced in central British Columbia, Canada to slow the spread of mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopk.) populations. This practice is locally referred to as “Snip and Skid” logging. This article addresses the operational challenges of implementing the method, with an emphasis on the cost of each phase of logging. Total stump-to-truck expenses incurred with Snip and Skid logging in each patch at an average of C$17.00/m3 (C$14.98 to C$19.71/m3). However, if one includes other cost allowances, such as overhead and profit for the logging contractor, the overall cost is C$22.28/m3. These costs greatly increase when trees are smaller. Other costs for implementing the Snip and Skid method, such as planning and layout, ground probing, and baiting, further increase the total cost of implementation. Walking and low-bedding, that are not required for typical timber-production logging operations, accounted for 57% of the total delay in Snip and Skid logging. In this particular study, five trees were damaged per 100 m along the skid trails created to access the patches, but we found no high stumps or significant impacts on soils. West. J. Appl. For. 20(2):128–133.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».