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Enregistrement W2051002872 · doi:10.5558/tfc85361-3

Are forest sector firms maximizing the economic returns from their timber? Evidence from British Columbia

2009· article· en· W2051002872 sur OpenAlexaffvenueabout
Harry W. Nelson, David H. Cohen, William Nikolakis

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodlandBusinessValue (mathematics)Government (linguistics)Supply chainQuality (philosophy)Key (lock)Linkage (software)Natural resource economicsIndustrial organizationMarketingEconomicsEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the components of the forest value chain and linkages is essential in designing a system that will maximize the economic value of Canadian fibre. A key part of the system is how firms incorporate the fibre quality and attributes of their timber supply into the decision over what kinds of products to manufacture. The linkage between timber supply and how firms decide to utilize fibre is critically important, especially in Canada, where government policy plays a key role in governing access to fibre. We explore this question by looking at whether firms try to maximize the economic return from their fibre, or instead focus on other objectives such as maximizing the production volume they can generate from their timber supply. We surveyed sawmills and woodland managers in British Columbia in the Fall of 2006 and focused on a particular characteristic—the extent to which sawmills and operations are responding to value-based signals rather than to other kinds of signals. We found that the majority of BC forest sector firms we interviewed are emphasizing volume-based measures on a daily basis, whether they are in sawmill or woodlands operations, and while economic measures become more important as the period lengthens, it is unclear as to how firms reconcile these 2 different types of measures. Key words: organizational behaviour, firm operations, Canadian forest industry, value chain optimization

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)0,000
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 GPT0,219
Écart entre enseignants0,200 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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