Assessing the trade-offs between timber supply and wildlife protection goals in boreal landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Protecting wildlife within areas of resource extraction often involves reducing habitat fragmentation. In Canada, protecting threatened woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) populations requires preserving large areas of intact forest habitat, with some restrictions on industrial forestry activities. We present a linear programming model that assesses the trade-off between achieving an objective of habitat protection for caribou populations while maintaining desired levels of harvest in forest landscapes. The habitat-protection objective maximizes the amount of connected habitat that is accessible by caribou, and the forestry objective maximizes net revenues from timber harvest subject to even harvest flow, a harvest target, and environmental sustainability constraints. We applied the model to explore the habitat protection and harvesting scenarios in the Cold Lake caribou range, a 6726 km 2 area of prime caribou habitat in Alberta, Canada. We evaluated harvest scenarios ranging from 0.1 Mm 3 ·year –1 to maximum sustainable harvest levels over 0.7 Mm 3 ·year –1 and assessed the impact of habitat protection measures on timber supply costs. Protecting caribou habitat by deferring or reallocating harvest increases the timber unit cost by Can$1.1–2.0 m –3 . However, this impact can be partially mediated by extending the harvest to areas of oil and gas extraction to offset forgone harvest in areas of prime caribou habitat.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».