Biophysical and Economic Analysis of Black Spruce Regeneration in Eastern Canada Using Global Climate Model Productivity Outputs
Notice bibliographique
Résumé
We explore the biophysical potential and economic attractiveness of black spruce (Picea mariana) regeneration in eastern Canada under the high greenhouse gas emission scenario (RCP 8.5) of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). The study integrates net primary productivity and net ecosystem productivity estimates from three major global climate models (GCMs), growth and yield equations specific to black spruce, and economic analyses to determine spatially varying investment values of black spruce regeneration—both including and excluding carbon sequestration benefits. Net present value (NPV) was used to represent financial attractiveness. It was assumed that stands would not be harvested at volumes less than 80 m3·ha−1. A baseline case with the stumpage price set to $20 m−3, stand establishment cost $500 ha−1, and the discount rate 4%, was used with wide-ranging sensitivity analyses conducted around these assumptions. These values represent the wide range of choices and outcomes possible with black spruce regeneration investments. The results indicated a latitudinal gradient in economic attractiveness, with higher forest productivity and NPVs in the southern portion of the study area; however, black spruce regeneration was not economically attractive unless regeneration costs were very low (representing something closer to a natural regeneration type scenario) and/or carbon sequestration benefits of at least $5 ton−1 CO2 were realized. In general, the optimal harvest rotation age increased with increasing carbon price by approximately 9 to 18 years. Results of this study highlight the importance of future price and yield expectations and establishment costs in evaluating forest investments.
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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) | 0,000 | 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 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 ».