Evaluating the long-term influence of alternative commercial thinning regimes and harvesting systems on projected net present value of precommercially thinned spruce–fir stands in northern Maine
Notice bibliographique
Résumé
Commercial thinning (CT) is an important silvicultural practice in the northeastern United States. Relatively little is known, however, about the interaction of harvest system and treatment (removal intensity or timing of entry) on the overall profitability of CT. To address this question, 10-year measurements from a controlled CT experiment across six sites in Maine were used to project the long-term effect of removal intensity (33% and 50% relative density reduction) and timing of entry (no delay, 5-year delay, 10-year delay) on (i) maximum net present value (NPV), (ii) timing of maximum NPV, and (iii) the effect of three harvesting systems (cut-to-length, whole-tree, hybrid systems) on maximum NPV. A regional growth and yield model was used to project individual-tree growth and mortality into the future. Harvest costs for the harvesting systems were estimated using regional cycle-time equations. No difference was found in maximum NPV between the CT and non-CT areas or the timing of CT entry. Stand age at time of maximum NPV differed between delays but not between the two removal intensities. Our results indicate that there is no economic benefit in delaying a CT or removing more volume at the time of thinning for the range of stand conditions evaluated.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».