Trade-offs between timber production, carbon stocking and habitat quality when managing woodlots for multiple ecosystem services
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Managing for multiple ecosystem services is a growing issue for forest managers. As trade-offs arise between conflicting management objectives, stakeholders must be informed of the possible outcomes of alternative choices in order to facilitate decision-making. We modelled stand dynamics under single-management and functional zoning multiple-management (TRIAD; i.e. three-zone) scenarios in different forest types typical of eastern North America with the Forest Vegetation Simulator (FVS). Timber production, carbon stocking and habitat quality ecosystem services were calculated with simulation outputs. Habitat quality was measured using a habitat suitability index that integrated stand structural indicators. A multi-criteria decision analysis (MCDA) was performed in order to rank scenarios. We show that the most intensive management yielded greater timber volumes but resulted in the weakest carbon and habitat quality scores. The TRIAD scenarios in sugar maple–beech stands offered the best compromise in services compared to single management. In shade-intolerant deciduous stands, there was a loss of timber production with TRIAD scenarios, but greater carbon stock and habitat quality were observed. Our study contrasts alternative management scenarios for ecosystem services in woodlots of different forest types. It confirms that multiple harvest systems better achieve multiple services. The coupling of simulation modelling with MCDA offers a simple and flexible method to help stakeholders and managers make sound decisions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».