An economic assessment of using the allowable cut effect for enhanced forest management policies: an Alberta case study
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, forest policymakers are considering the allowable cut effect (ACE) as a potential mechanism to provide tenure holders with incentives to practice enhanced forest management. To investigate the incentives created by the ACE, this paper estimates returns to ACE investments for a trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) - white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) mixedwood forest in Alberta. A timber supply model is used to optimize harvesting schedules to maximize net present values over a 200-year planning horizon. A number of scenarios are investigated with variations in intensity of silvicultural investments, beginning age-class distributions, levels of flexibility around the allowable annual cut (AAC), calculations of AACs based on coniferous and mixedwood volumes, and green-up constraints. In our simulations, it was difficult to find positive returns to the ACE. Positive returns only occurred when operating under harvesting constraints with a mature starting forest and AAC calculations that ignored deciduous volumes. In those limited cases where there were positive returns to the ACE, returns were higher for extensive, rather than intensive investments. Combining these results with other potential impediments to the ACE, previously identified in the literature, the probability of tenure holders having incentives to undertake ACE investments is low.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».