Policy interventions and competing management paradigms shape the long-term distribution of forest harvesting across the landscape
Notice bibliographique
Résumé
Industrial economic models of natural resource management often incentivize the sequential harvesting of resources based on profitability, disproportionately targeting the higher-value elements of the environment. In fisheries, this issue is framed as a problem of "fishing down the food chain" when these elements represent different trophic levels or sequential depletion more generally. Harvesting that focuses on high grading the most profitable, productive, and accessible components of environmental gradients is also thought to occur in the forestry sector. Such a paradigm is inconsistent with a stewardship ethic, entrenched in the forestry literature, that seeks to maintain or enhance forest condition over time. We ask 1) how these conflicting paradigms have influenced patterns of forest harvesting over time and 2) whether more recent conservation-oriented policies influenced these historical harvesting patterns. We use detailed harvest data over a 47-y period and aggregated time series data that span over a century on the central coast of British Columbia, Canada to assess temporal changes in how logging is distributed among various classes of site productivity and terrain accessibility, corresponding to timber value. Most of this record shows a distinct trend of harvesting shifting over time to less productive stands, with some evidence of harvesting occurring in increasingly less accessible forests. However, stewardship-oriented policy changes enacted in the mid-1990s appear to have strongly affected these trends. This illustrates both a profit-maximizing tendency to log down the value chain when choices are unconstrained and the potential of policy choices to impose a greater stewardship ethic on harvesting behavior.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».