Évaluation de l'éco-efficacité de différents scénarios de zonage de l'aménagement forestier
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Abstract
La présente étude intègre le concept d'éco-efficacité (l'efficacité avec laquelle on produit des biens et des services qui répondent aux besoins humains tout en réduisant progressivement les impacts écologiques) à l'aménagement forestier, au moyen d'une évaluation de différents scénarios de gestion du territoire (aménagement forestier traditionnel et différentes stratégies de zonage du territoire). Jusqu'à présent, le concept d'éco-efficacité n'a pas encore été appliqué à l'aménagement forestier. Notre objectif était d'évaluer si le zonage fonctionnel du type Triade (aménagement qui divise les territoires en trois zones, chacune conçue pour traiter un ensemble spécifique des objectifs et des priorités) est une option éco-efficace, en fonction des innovations et des changements proposés dans les pratiques d'aménagement forestier réalisées de façon traditionnelle où l'ensemble du territoire est aménagé plus ou moins de la même façon. L'analyse coûts-avantages a été retenue afin d'établir l'efficacité économique et environnementale des stratégies. Cette analyse s'appuie sur la comparaison de quatre scénarios : trois de zonage Triade, comportant différents pourcentages de superficies ou zones données à trois types d'aménagement (conservation, aménagement écosystémique et production forestière), et un, représentant l'aménagement traditionnelle et ne tenant pas compte de l'implantation des aires de conservation, ni des plantations à rendement élevée (ligniculture). Les coûts d'aménagement forestier ainsi que ceux de la voirie forestière ont été évalués. Nous avons effectué l'analyse sur un horizon de 80 ans, divisé par périodes quinquennales. L'aire d'étude est l'UAF 042-51 qui se trouve au Québec, en Mauricie. Nos résultats suggèrent que la stratégie de zonage d'aménagement forestier : conservation 11 %, aménagement écosystémique 69 % et production forestière 20 %, s'avère la plus éco-efficace car elle procure les meilleurs résultats afin de répondre aux besoins de l'industrie et du maintien de l'écosystème forestier, grâce à l'équilibre donné par les pourcentages de superficies accordés à chacune de ces zones. Les scénarios Triade produiront autant de bois que la stratégie d'aménagement traditionnelle à moindre coût, car ils sont plus efficaces dans deux postes principaux : la sylviculture (traitements sans récolte) et la voirie forestière. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : éco-efficacité, zonage fonctionnel, Triade, analyse coûts-avantages, aménagement forestier, calcul de possibilité.
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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 | 0.003 | 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".