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Enregistrement W2057935268 · doi:10.5558/tfc86580-5

Market, timber pricing, and forest management

2010· article· en· W2057935268 sur OpenAlexaffvenueabout
Shashi Kant

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon value auctionBusinessMarket priceGovernment (linguistics)Resource (disambiguation)Value (mathematics)Economic efficiencyEconomicsForest managementMicroeconomicsNatural resource economicsAgroforestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some resource economists and policy-makers believe that market mechanisms in general and timber pricing through auctions specifically are the only solutions for forest management in Canada. In this paper, simple economic concepts of market, economic efficiency, and social optimality are discussed, and the specific features of forest resources and sustainable forest management and their implications for optimal resource allocation through the market are highlighted. Economic theory behind competitive timber pricing in two geographical regions is presented to demonstrate that in a competitive setting, the prices of timber need not be the same in the two regions. Timber pricing mechanisms used by different countries are summarized, and auctions, their limitations, and some important outcomes of timber auctions by the United States Forest Service are discussed. Market performances of residual value and auction-based timber pricing are compared. On the basis of these discussions, it is inferred that sustainable forest management cannot be achieved either by the market or by government-controlled mechanisms only. An optimal-mix of the market and government-controlled mechanisms is the only answer to achieve sustainable forest management. Key words: auction, Canada, economic efficiency, market, residual value, social optimality, sustainable forest management, timber pricing

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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