Estimating stand-level economic impacts of black bear damage to intensively managed forests
Notice bibliographique
Résumé
Black bears (Ursus americanus Pallas, 1780) peel conifers in early spring to forage on energy-rich vascular tissues, resulting in damage to timber stands. The objective of our study was to develop and demonstrate a conceptual framework and methods for estimating stand-level volume and economic losses from black bear damage. We created tree lists from surveys of healthy and bear-damaged trees in timber stands of western Washington and Oregon. The forest growth model Forest Vegetation Simulator (FVS) was used to project stand volume under two damage scenarios and an undamaged scenario. One damage scenario (salvage) accounted for mortality and volume losses of fully and partially girdled trees; a second scenario (total loss) assumed complete loss of all trees peeled by black bears, regardless of peeling severity. The Fuel Reduction Cost Simulator (FRCS) was applied to estimate the value of logs delivered to the mill after accounting for logging and hauling costs associated with harvest. Present value of stands was calculated to translate volume losses into economic losses associated with bear damage. Economic losses ranged from 4% to 16% (salvage) and from 17% to 46% (total loss) of net present value. Our approach can be adapted for other forest settings and for forest management plans that assess wildlife damage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».