Modeling an integrated market for sawlogs, pulpwood, and forest bioenergy
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, in the initial stage of the forest supply chain, most applications deal with sawlogs to sawmills, pulpwood to pulp mills, or forest residues to heating plants. In this paper, we develop a model that accounts for all raw materials in the forest, i.e., sawlogs, pulpwood, and forest residues, and byproducts from sawmills. They exist in an integrated market where pulpwood can be sent to heating plants as bioenergy. The model represents a multiperiod multicommodity network planning problem with multiple sources of supply, i.e., preselected harvest areas, and multiple types of destinations, i.e., sawmills, pulp mills, and heating plants. Different from the classic wood procurement problem, we take the unit purchasing costs of raw materials as variables on which the corresponding supplies of different assortments depend linearly. The objective of the problem is to minimize the total cost for the integrated market including the purchasing cost of raw materials. Therefore, it is a quadratic programming problem. A large case study in southern Sweden, under different scenario assumptions, is implemented to simulate the integrated market and to study how price restriction, market regulation, harvest flexibility, demand fluctuation, and exogenous change in the price for fossil fuel will influence the entire wood flows.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».