Economic Evaluations of Tree Improvement for Planted Forests: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the literature on the economic evaluations of tree improvement for planted forests and investigates whether or not using improved reforestation stock from tree improvement programs is a good investment. The main findings from systematic web-based searches show that (1) tree improvement is an effective tool to improve forest productivity and to realize financial returns; (2) economic gains from wood production with selection for breeding traits (e.g., high-volume yield or height growth) are the main reasons forest managers adopt new biotechnologies in tree improvement; (3) cost-benefit analysis is the primary empirical approach for estimating the economic effects of tree improvement for planted forests; and (4) there is very little literature on estimating the non-market benefits (e.g., improved watershed protection, amenities, or conservation of genetic diversity) that tree improvement brings, using non-market valuation techniques. The recent introduction of new biotechnologies in tree improvement, such as genomics-assisted tree breeding (GATB), can achieve genetic gains in selected traits more quickly and effectively than traditional breeding approaches, providing economic incentives for forest managers to use better quality stock for planted forests. Therefore, we suggest that future research should (1) consider the additional benefit, extra research and development costs, and time saved by applying new biotechnologies in tree improvement (e.g., GATB) in the cost-benefit analysis; (2) investigate the trade-offs between timber volume and wood quality traits and assess the economic effects of new biotechnologies in tree improvement along different stages of the forestry supply chain; and (3) explicitly account for the non-market trait values for the targeted breeding traits (e.g., drought/pest resistance) so that tree improvement programs can contribute to sustainable production systems. Economic analyses along these lines could help policy makers, forest managers, and forest company owners better understand the trade-offs of alternative breeding objectives and make economically efficient investment decisions for planted forests.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 découle