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Enregistrement W1996025874 · doi:10.1111/j.1744-7976.2012.01249.x

Evaluating Economic Impacts of Expanded Global Wood Energy Consumption with the USFPM/GFPM Model

2012· article· en· W1996025874 sur OpenAlexvenueno aff
Peter J. Ince, Andrew D. Kramp, Kenneth E. Skog

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct (mathematics)Forest productForestryNatural resource economicsAgricultural economicsBusinessGeographyEconomicsEnvironmental scienceEconomyForest managementMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A U.S. forest sector market module was developed within the general Global Forest Products Model. The U.S. module tracks regional timber markets, timber harvests by species group, and timber product outputs in greater detail than does the global model. This hybrid approach provides detailed regional market analysis for the United States although retaining the broader global market analysis. We describe how the U.S. Forest Products Module is structured within the global model and show projections based on Intergovernmental Panel on Climate Change scenarios with long‐range assumptions about economic activity, population growth, and wood energy demands. Results show that real prices for industrial roundwood would increase as a result of significant global expansion in wood energy demands. Expansion of global wood energy demands would influence the comparative economic advantages of U.S. versus foreign producers, with U.S. producers gaining some comparative advantages and increased net exports in scenarios where average foreign industrial roundwood prices are projected to increase more than in the United States. These results suggest that national wood energy policies should consider how the impacts of wood energy use on domestic forest product markets depend on trends in global forest product markets. Le module du secteur forestier aux États‐Unis (USFPM) a étéélaboréá partir du modéle mondial du secteur forestier (GFPM–Global Forest Products Model). Le USFPM permet de suivre l’évolution des marchés régionaux du bois d’œuvre, des récoltes de bois d’œuvre par groupe déessences et des produits dérivés de fa çon plus détaillée que le modéle mondial. Ce modéle hybride offre une analyse détaillée des marchés régionaux aux États‐Unis tout en conservant une analyse générale du marché mondial. Dans le présent article, nous décrivons la structure du module du secteur forestier aux États‐Unis par rapport au modéle mondial du secteur forestier et présentons des prévisions formulées d’aprés des scénarios élaborés par le Groupe d’experts intergouvernemental sur lévolution du climat (GIEC) et renfermant des hypothéses long terme sur l’activitééconomique, la croissance de la population et la demande de bois énergie. Nos résultats indiquent que les prix réels du bois rond industriel risquent d’augmenter en raison de la croissance substantielle de la demande mondiale de bois énergie. Cette croissance aurait des répercussions sur les avantages comparatifs des producteurs américains par rapport aux producteurs étrangers, mais les producteurs américains obtiendraient certains avantages comparatifs et une hausse des exportations nettes dans les scénarios ou̇ les prix moyens du bois rond industriel étranger augmenteraient par rapport aux prix observés aux États‐Unis. Ces résultats autorisent ȧ penser que les politiques nationales en matiére de bois énergie devraient examiner de quelle façon les tendances sur les marchés forestiers mondiaux influencent l’utilisation du bois énergie sur les marchés forestiers intérieurs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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