Economic and ecological trade-off analysis of forest ecosystems: options for boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
Intensive forest management practices for production forestry can potentially impact the sustainability of ecological functions and associated forest ecosystem services. Understanding the trade-offs between economic gains and ecological losses is critical for the sustainable management of forest resources. However, economic and ecological trade-offs are typically uncertain, vary at temporal and spatial scales, and are difficult to measure. Moreover, the methods used to quantify economic and ecological trade-offs might have conflicting priorities. We reviewed the most current published literature related to trade-off analysis between economic gains and sustainability of forest ecosystem functions and associated services, and we found that most economic and ecological trade-offs studies were conducted in tropical and temperate forests, with few having their focus on boreal forests. Analytical methods of these published studies included monetary valuation, biophysical models, optimization programming, production possibility frontier, and multi-objective optimization. This review has identified the knowledge gaps in the understanding and measurement of the economic and ecological trade-offs for the sustainable management of boreal forests. While it remains uncertain how economic activities might best maintain and support multiple ecological functions and associated services in the boreal forests, which are susceptible to climate change and disturbances, we propose the use of optimization methods employing multiple objectives. For any tool to provide sustainable and optimal forest management solutions, we propose that appropriate and robust data must be collected and analyzed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».