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Enregistrement W2070516708 · doi:10.5558/tfc83092-1

Can hybrid poplar save industrial forestry in Canada?: A financial analysis in Alberta and policy considerations

2007· article· en· W2070516708 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jay A. Anderson, Martin K. Luckert

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaMinistry of Natural Resources
Mots-clésZoningTaigaBusinessForest managementResource (disambiguation)Yield (engineering)Land useForestryAgroforestryNatural resource economicsEnvironmental resource managementGeographyEconomicsEcologyEnvironmental sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intensifying forest management has the potential to alleviate pressures of competing land uses, maintain global competitiveness in the face of increasing exotic plantations, and increase the value of the boreal forest resource. Yet, such initiatives have largely been stymied in Canada's boreal regions because intensive forest management of native tree species is not financially viable. The yield curve estimation and financial analysis conducted in this paper, however, suggests intensive management of hybrid poplar in Alberta could be financially viable. The financial viability of such initiatives will depend heavily on the policies that governments use — such as priority-use zoning — to encourage or discourage such trends. But before reforming policy, decision-makers must trade off the environmental implications of industrial plantations of exotic species with the potential gains from priority-use zoning. Key words: soil expectation value, optimal economic rotation, hybrid poplar, priority-use zoning, intensive forest management

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations41
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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