Biomass procurement in boreal forests affected by spruce budworm: effects on regeneration, costs, and carbon balance
Notice bibliographique
Résumé
Biomass procured from forests affected by natural disturbances as a bioenergy source is increasingly considered in the context of climate change mitigation. By comparing clearcuts with and without biomass procurement, we aimed to determine the effects of biomass extraction performed alongside lumber harvesting on regeneration density, number of planting microsites, forest renewal costs, and carbon fluxes, in harvested boreal stands affected by spruce budworm. The results showed that biomass procurement increased regeneration density and number of planting microsites. Reduction of downed woody debris due to biomass procurement lowered site preparation costs by 282.07 $CAN·ha −1 , equivalent to 14.45 $CAN per oven-dry metric ton (odmt −1 ) of harvested biomass. Product value from biomass processing had to reach from 13.90 to 76.84 $CAN·odmt −1 to make biomass procurement operations profitable. Since biomass procurement significantly increased stocking and reduced the amount of decaying debris, it also reduced cumulative CO 2 emissions relative to scenarios without biomass procurement. However, ensuring forest renewal through site preparation and plantation per se, irrespective of biomass procurement, played a more important role for carbon sequestration and net balance. Integrating biomass harvesting with silviculture could have significant ecological and financial impacts on forest management while supporting mitigation efforts against climate change.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».