Optimizing continuous cover and rotation forestry in mixed-species boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
We study the management of mixed-species boreal forests and tree species composition in a stand-level economic–ecological, size-structured model. The model includes ecological tree species interaction, a detailed harvesting cost module, optimal harvest timing, and optimization between continuous cover and rotation forestry. Optimization is solved by applying a trilevel structure in which the optimal rotation is the highest-level problem, harvest timing is the mid-level problem, and thinning intensity is the lowest-level problem. Given realistic regeneration costs and a 3% interest rate, continuous cover forestry is optimal and may include up to a 40% fraction of broadleaves. A low interest rate and low regeneration cost together with the presence of light-demanding Scots pine (Pinus sylvestris L.) favours rotation forestry. Eurasian aspen (Populus tremula L.) decreases the bare-land value but is optimal to fell without utilization only when it has no commercial value. Overyielding in terms of cubic metre output does not reveal the economically preferable species combination. Managing single-species stands by removing other species that are naturally regenerated decreases the economic outcome by 35%–44%. Felling noncommercial trees without utilization shows that the economically optimal solution avoids high-grading. Maintaining the number of large-diameter trees beyond the level that maximizes profitability implies only minor losses. Omitting thinning decreases the bare-land value up to 73%.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».