Biomass and carbon dynamics in forest management at a strategic scale
Notice bibliographique
Résumé
This study explored these two questions: (1) How much carbon can be stored in the forest? and \n(2) Which forest management regimes best achieve the dual objectives of high sustained timber \nyield and high carbon sequestration? A model that can be used to predict carbon sequestration \npotential within a forest region assuming a given management strategy was developed. First, a \ncarbon sequestration unit that accounts for both the amount of carbon stocked and the time \nduring which it is stocked was introduced. This unit was used to integrate the carbon dimension \nin a Model-III formulation for forest management adapted from the description of models used \nby the Chief Forester who is responsible of determining the annual allowable cut in the different \nforest management units in Québec. The CBM-CFS3 model was used to simulate carbon \ndynamics of above- and belowground biomass and dead organic matter, including soils. \nDifferent management scenarios were developed using the data of an actual forest management \nunit in Quebec. Managing this forest for carbon maximization instead of letting grow naturally \nwith no harvest or other treatment, would increase the carbon stocks by 1.89%, and only 25% of \nthe carbon stock is estimated to occur in the aboveground live pool. Six scenarios aimed at \nachieving the dual objectives of high sustained timber yield and high carbon storage were also \ncomputed and compared.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».