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Enregistrement W4406175061 · doi:10.1016/j.forpol.2024.103397

Economic gain of genetically-selected coastal Douglas-fir: Timber, log and carbon value at varying planting densities

2025· article· en· W4406175061 sur OpenAlex
Miriam Isaac‐Renton, Brittiny Paige Moore, Jonathan Degner, Catherine Bealle Statland, B. Bogdański, Lili Sun, Michael Stoehr

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueForest Policy and Economics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensGovernment of British ColumbiaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDouglas firValue (mathematics)Carbon sequestrationSowingEconomicsCarbon fibersAgricultural economicsNatural resource economicsForestryEnvironmental scienceEconometricsMathematicsStatisticsGeographyEcologyBiologyAgronomyCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. • Consistently higher financial returns from planting genetically-selected seed. • Economic gains from genetic gains are amplified on more productive planting sites. • Trade-offs between timber volume and wood quality modified by planting densities. • Including carbon sequestration increases economic value and lengthens rotation age.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle