Economic gain of genetically-selected coastal Douglas-fir: Timber, log and carbon value at varying planting densities
Notice bibliographique
Résumé
Substantial investments in tree breeding for coastal Douglas-fir in British Columbia are projected to lead to significant volume gain at rotation age. Recent research shows growth gains are accumulating as expected, but it is less clear to what degree and when these volume gains translate into economic gains. We use discounted cash flow analysis techniques to quantify economic gains and determine optimal rotation ages expected from planting three levels of genetic gain in tree volume (a 0 % control, +10 % and + 18 %) at four initial densities (625, 1189, 1890 and 3906 stems/ha). Valuations were estimated for a variety of economic conditions for timber volume and log grades, with and without carbon pricing. These analyses rely on a growth and yield model simulating data from a 21-year coastal Douglas-fir realized gain trial, installed on five sites differing in productivity. Simulations show that planting selectively-bred coastal Douglas-fir trees reliably led to significant economic gains relative to unselected control stands, across initial planting densities, sites and varied economic scenarios. Highest financial returns are projected for genetically-selected seedlings at the most productive sites. Lower initial planting densities were associated with higher economic gains but also reduced important wood quality metrics that were not captured by the financial analyses, suggesting that operational planting densities (1189–1890 stems/ha) could offer a suitable compromise. Incorporating carbon prices led to larger economic returns and longer rotations. Altogether, these simulations suggest that a reliably higher return on investment can be achieved by deploying selectively-bred planting stock.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».