Can uneven-aged management improve the economic performance of longleaf pine?
Notice bibliographique
Résumé
Longleaf pine (Pinus palustris Mill.) is a keystone tree species in the Coastal Plain of the southern United States. To reverse habitat loss and restore critically important forest ecosystem services in this region dominated by private landownership, longleaf pine’s economic performance must be addressed. Uneven-aged forest management has been suggested as a viable alternative for longleaf pine, but evidence of its economic performance under uneven-aged versus even-aged management is lacking. Here, we compare the economic viability of three competing longleaf pine management scenarios — thinned even-aged, unthinned even-aged (conservation and non-conservation land objectives), and uneven-aged — considering timber and nontimber benefits. We find that managing existing uneven-aged longleaf pine forests with a 10-year cutting cycle is economically preferred to even-aged management for land conservation ($1643.9·ha −1 versus $1548.8 to $1641.6·ha −1 ). However, these estimates exclude costs associated with switching to uneven-aged management ($174.3 to $694.9·ha −1 ), which are considerable. Annual subsidies of between $5 and $22·ha −1 for 50 years would be required to offset costs of conversion to uneven-aged management. For establishment of new longleaf pine stands, an uneven-aged scenario would be the economically preferred management approach, providing higher economic gains ($176.9·ha −1 ) than unthinned, high-density even-aged management when the primary objective is timber production.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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.
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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 ».