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Enregistrement W1987583260 · doi:10.1111/j.1744-7976.2007.00086.x

On the Productivity of Public Forests: A Stochastic Frontier Analysis of Mississippi School Trust Timber Production

2007· article· en· W1987583260 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew H. Bonds, Danny R. Hughes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityRevenueProduction (economics)OutsourcingFrontierBusinessAgricultural economicsState (computer science)Agency (philosophy)CommissionLoggingPublic administrationFinanceForestryEconomicsGeographyEconomic growthPolitical scienceMarketingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of a stochastic frontier analysis on the technical efficiency of school trust timber production in Mississippi. The state of Mississippi has a 200‐year history of managing public trust lands designated to generate funds for public schools. Local school boards became the trustees of sixteenth section lands in the 1970s and have since supervised substantial increases in timber receipts. The majority of the timber management services are contracted to the Mississippi Forestry Commission (MFC)—a state agency responsible for, among other things, overseeing sixteenth section timber management. The school districts and the MFC are legally required to maximize revenue from these lands. However, school districts are also legally permitted to outsource forestry services to private vendors and do so on a regular basis by recommendation from the MFC. This paper finds that the average technical efficiency of the sixteenth section lands is 46%, and there is a positive and statistically significant increase in total timber receipts when a higher proportion of management services are outsourced. Le présent article présente les résultats d'une analyse frontière stochastique de l'efficacité technique de la production de matières ligneuses sur les lots réservés aux écoles publiques dans l'État du Mississippi. Cet État possède deux cents ans d'histoire en gestion de terres publiques destinées au financement des écoles publiques. Les conseils scolaires locaux sont devenus les administrateurs des lots numéro 16 dans les années 1970 et gèrent depuis des augmentations substantielles de revenus tirés de la forêt. La majorité des services de gestion des matières ligneuses sont confiés à la Mississippi Forestry Commission (MFC), agence d'État chargée, entre autres, de la gestion de la matière ligneuse des lots numéro 16. Les arrondissements scolaires et la MFC sont légalement tenus de maximiser les revenus de ces lots. Les arrondissements scolaires peuvent, en vertu de la loi, confier les services forestiers à des entreprises privées, ce qu'ils font régulièrement sur recommandation de la MFC. Les résultats du présent article ont montré une efficacité technique moyenne des lots numéro 16 de 46% et une augmentation statistiquement significative et positive des revenus totaux tirés de la forêt lorsqu'une grande partie des services de gestion étaient impartis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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