A forest management decision support system for sustainable management of flammable boreal forest landscapes : an integrated policy approach to timber harvest planning
Bibliographic record
Abstract
Les feux sont un phénomène naturel dans la forêt boréale du Canada. Ils sont étroitement liés à la croissance et au développement de cet écosystème. Cependant, l’augmentation des activités anthropiques associées au changement climatique graduel peuvent provoquer un accroissement des épisodes de feux. Un tel accroissement pourrait avoir des effets indési-rables sur l'industrie forestière en raison d’une rupture de l'approvisionnement en bois sur une période de planification à long terme. Cette thèse explore une approche alternative pour concevoir des stratégies qui réduiront l'impact potentiel des feux de forêt sur les revenus à long terme générés par la vente de produits forestiers ciblés, et ce, au moyen d’une politique d’aménagement forestier spécifique. L'étude est basée sur les données de trois unités d’aménagement forestier localisées dans la région boréale de la province de Québec au Ca-nada. Les modèles de politique de planification de la récolte forestière ont été résolus en utilisant la programmation linéaire intégrée avec un taux de brûlage constant. Les options de récolte prescrites par les modèles de planification ont été évaluées à l’aide d’un modèle de simulation de paysage intégré avec un taux de brûlage stochastique. Parmi les quatre modèles pris en compte, le modèle verticalement intégré (modèle 4) a géné-ré les revenus les plus élevés tout en ayant les variations les moins importantes de revenu au sein et entre les périodes pour l'horizon de planification. Ce modèle a permis de maximiser la valeur actuelle nette des recettes provenant de la vente de produits de première transfor-mation pour les deux premières périodes soumis à une récolte forestière constante et à des volumes de bois récupérés durant une période de planification complète. Les revenus plus élevés et les variations plus faibles suggèrent que le modèle peut réduire le risque des im-pacts des feux de forêt sur les revenus comparativement aux trois autres modèles, y compris le modèle de rendement soutenu qui maximise le volume de la récolte soumis à des flux constants du volume de récolte durant une période de planification (modèle 1). L'analyse des dépenses de gestion des incendies a démontré que l’augmentation de telles dépenses peut réduire le coût de lutte contre les feux et augmenter les revenus de la récolte tout en diminuant la variabilité. Cependant, il y a un niveau optimal de dépense qui dépend de la structure forestière et des régimes de feux. Par conséquent, une répartition optimale des dépenses de prévention peut réduire le risque d'impact du feu sur l’économie forestière à long terme. La pérennité des écosystèmes est importante en gestion forestière. Par conséquent, l'intégri-té écologique est de plus en plus préoccupante en ce qui concerne les forêts publiques cana-diennes qui sont aménagées à des fins commerciales. La mise en œuvre d’une politique de récolte exigeant la conservation des vieilles forêts tout en tenant compte de l'impact poten-tiel du feu peut avoir des effets négatifs sur les revenus. Les impacts peuvent être réduits en choisissant une politique de gestion forestière alternative. La réduction des revenus à court terme peut être compensée par des retours à long terme générés par la valeur ajoutée asso-ciée à l'âge du bois en utilisant des politiques alternatives. Finalement, les résultats démontrent que le modèle de planification de la récolte intégrée verticalement et l’optimisation des efforts de gestion du feu peuvent accroître les revenus à moyen et à long terme de l'industrie forestière. Le modèle réduit le risque de perte de reve-nus lié à la rupture de l'approvisionnement lorsque l'impact du feu est inclus dans le proces-sus de planification. De plus, les solutions prescrites dans ce modèle aident à réduire le taux de récolte et à augmenter le volume des stocks qui peut être un coussin en prévision des feux qui surviennent de façon très variable au cours des périodes de l’horizon de planification.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".