A replanning approach for maximizing woodland caribou habitat alongside timber production
Notice bibliographique
Résumé
We present a forest harvest scheduling model that meets timber harvest targets while maximizing a proxy measure of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) habitat based on the configuration of preferred habitat on the landscape. Woodland caribou within the boreal forest region in Canada tend to prefer mature jack pine forest stands, which tend to be rich in their preferred resource, lichen, and also reduce predation pressure. This can create conflict with industrial wood supply needs. We designed a model that can be used to identify good harvest scheduling plans given these competing objectives. Our approach is to use a series of sequential linear programming models that are solved within a replanning framework. Specifically, each individual linear programming model seeks to produce a solution that will meet timber harvest targets while minimizing the harvest of high-quality woodland caribou habitat stands. Stands are assessed with respect to their suitability as woodland caribou habitat based on their contribution to the overall landscape equivalent connected area (ECA), a combined spatial measure of preferred habitat amount and its connectivity. We used our model for a case study of the Trout Lake Forest in northwestern Ontario, Canada, and found that our model creates approximately 10% more caribou habitat than an earlier heuristic procedure and 30% more caribou habitat than the prevailing woodland caribou habitat forest management plan in the Trout Lake Forest while meeting the same timber harvest targets.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».