Forest succession, management and the economy under a changing climate: coupling economic and forest management models to assess impacts and adaptation options
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is expected to have significant impacts on forests by affecting the successional dynamics of tree species and the performance of plantations, among others. Research is needed to better understand how these factors will affect forests and economies in different regions, and how we can best adapt. To shed some light on these issues, we couple an economic (Computable General Equilibrium) model with a forest management (Woodstock) model to analyze the potential climate change impacts and adaptation options on timber supply and the economy over the 2015-95 period in a case-study province of New Brunswick, Canada. We estimate that climate change may have relatively large negative impacts on softwood timber supply (at 26% by 2095), softwood forestry & logging sector output quantity (at 12% by 2095), and softwood-dependent forestry manufacturing sector output (ranging from 6% to 27% by 2095). Negative impacts on GDP may be relatively smaller (at up to a 0.33% reduction by 2095). Adapting to these climate-related changes by planting drought-resistant softwood seedlings or hardwood seedlings in place of failed softwood plantations can reduce these negative impacts. While the former adaptation option is supported using cost-benefit analysis, the latter is not – due to the large incremental costs of growing, planting, and tending hardwood seedlings. Methods developed in this study can be applied in other regions to help guide decision-making around forest management in the face of a changing climate.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».