A simple generalization of the Faustmann formula to tree level
Notice bibliographique
Résumé
The economic decision model serving as an objective function in forest economics was conceived originally by Faustmann at the stand level. Nevertheless, the tree level seems to be an appropriate scale for analysis, especially for harvesting decisions and certain estimations both at tree and stand levels. However, the Faustmann formula cannot be directly applied to the tree level. The present research has provided certain tree-level formulations of the Faustmann formula, including, in particular, tree expectation value (TEV) and land expectation value (LEV). TEV and tree-level LEV formulas were developed by analyzing the Faustmann formula under deterministic conditions. Unlike previous tree-level decision models presented in the forest economics literature, TEV and tree-level LEV formulas incorporate the expectation value of the land occupied by trees and its variability over time as well as the interaction between trees and their trajectories (cutting age). The proposed formulas were then compared with the Faustmann formula using the first-order condition of optimal harvest age. The TEV and tree-level LEV formulas appeared to be absolutely compatible with the Faustmann formula. The utility of the proposed formulas was then illustrated with application examples, including target diameter, stand expectation value, TEV, LEV, and the value of damage to beech trees or stands in northeastern France.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».