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Enregistrement W2035078949 · doi:10.5558/tfc83840-6

Analyse financière de scénarios sylvicoles visant la production de bois d’oeuvre de bouleaux jaune et à papier

2007· article· en· W2035078949 sur OpenAlexaffvenueabout
Isabelle Legault, Jean‐Claude Ruel, Jean-Marie Pouliot, Robert Beauregard

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClearcuttingProfitability indexInternal rate of returnProduction (economics)ForestryProduct (mathematics)MathematicsNet present valueSelection (genetic algorithm)Environmental scienceEconomicsAgricultural scienceGeographyComputer scienceMicroeconomicsFinanceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A financial profitability analysis is presented for a particular case study in Québec, using forest data coming from a management stratum located in the region of La Tuque, Quebec. Two silvicultural systems adapted to birch (Betula alleghaniensis Britton and Betula papyrifera Marsh.) regeneration and production, one based on shelterwood cutting and the other on patch cutting combined with single tree selection cutting, are compared over a 120-year period. The Sylva II model has been used to simulate stratum and wood products evolution through time. The financial performance of each scenario is described as the internal rate of return and the net present value. The results demonstrate that both treatments can be profitable and that patch clearcutting combined with the single tree selection cutting system is slightly more profitable than the second system evaluated. The sensitivity analysis shows that, from all criteria considered, treatment costs and product value are the most sensitive parameters. The evolution scenario parameter appears to be the less sensitive one. Finally, the product allocation matrix is the most sensitive of all silvicultural parameters. Although results are relevant for this particular case only, the approach can be broadly applied.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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