Economic analysis of vegetation management alternatives in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation management practices have become an integral component of forest management. Economics of alternative vegetation management treatments were analyzed in this thesis on the basis of two journal papers. Six research sites established and managed by Vegetation Management Alternatives Program of Ontario were the sources of data. In the first paper, differences in stem quality, and volume and value of fibre produced by planted white spruce [Picea glauca (Moench) Voss] 16 years after vegetation management treatments in northwestern Ontario were examined. Forest Vegetation Simulator (FVSOntario) was used to pro-ject the total and merchantable volume to age 70 and BUCK-2 was used to opti-mize the resulting product mix. Projected value was based on 2009 prices for hog fuel and SPF (spruce-pine-fir) eastern green lumber prices. At 16 years post-treat-ment, gross total volumes in herbicide-treated and mechanically cut plots were significantly higher (120-165% and 94-98%, respectively) than that in control plots (14.73 m3 ha-1). Based on height, diameter, and taper criteria, observed tree quality did not differ among treatments. The projected value of the fibre produced was 36 to 53% higher in herbicide-treated plots and 24 to 37% higher in mechanically cut plots than in control plots ($18,486.76 ha-1). \nSecond paper presents the stand-level benefit-cost analyses of 12 vegeta-tion management treatments applied at six study sites in northern Ontario. Net present value (NPV), benefit-cost ratio (BCR), and internal rate of return (IRR) for crop and all species in each treatment and site were calculated and compared using 2009 constant dollars and variable real discount rates. Aerial herbicide treatments produced the highest NPV, BCR, and IRR. Internal rates of return of 4.32% for aerial herbicide, 2.90% for manual brush cutting, 2.82% for ground ap-plied herbicide, and 2.50% for brush cutting plus herbicide treatments indicated that all of the vegetation management alternatives evaluated are economically viable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,021 | 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 ».