Profitability of continuous-cover forestry in Norway spruce dominated peatland forest and the role of water table
Notice bibliographique
Résumé
Continuous-cover forestry (CCF) is expected to reduce the negative environmental impacts of peatland forestry in comparison with rotation forestry (RF), but the unknown profitability of CCF on peatlands limits its application in practice. The profitability of CCF was analyzed by simulating management scenarios with a process-based ecosystem model, EFIMOD, which was complemented to describe the interplay between tree growth and water table depth, which is typical of peatland forests. A variety of harvest intervals and post-harvest basal areas for a mature Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) dominated stand was simulated on a nutrient-rich peatland site. Conventional RF was simulated for comparison. CCF provided a higher profit than RF. The best financial performance was obtained with a 15-year harvest interval regardless of interest rate, although the overall profitability of CCF depended on the interest rate used. Ditch network maintenance was needed to maintain the stand growth only when the post-harvest basal area was smaller than 10 m 2 ·ha −1 . There were many CCF scenarios in which the difference in the net present value of harvest revenues was within 10% compared with the best CCF scenario. Hence, there are many relatively profitable CCF harvesting alternatives for forest management in boreal spruce-dominated peatland forests.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».