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Enregistrement W2121047968 · doi:10.1111/1475-3995.00423

Modeling alternative zoning strategies in forest management

2003· article· en· W2121047968 sur OpenAlexafffundabout
Emina Krcmar, Ilan Vertinsky, G. Cornelis van Kooten

Notice bibliographique

RevueInternational Transactions in Operational Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Natural Resources
Mots-clésZoningProduction (economics)SilvicultureForest managementWood productionOffset (computer science)BusinessNatural resource economicsEnvironmental resource managementEnvironmental economicsEnvironmental scienceComputer scienceAgroforestryEconomicsCivil engineeringEngineeringMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To satisfy public demands for environmental values, forest companies are facing the prospect of a reduction in wood supply and increases in costs. Some Canadian provincial governments have proposed intensifying silviculture in special zones dedicated to timber production as the means for pushing out the forest possibility frontiers. In this paper, we compare the traditional two‐zone land allocation framework which includes ecological reserves and integrated forest management zones with the triad — a three‐zone scheme which adds a zone dedicated to intensive timber production. We compare the solutions of the mixed‐integer linear programs formulated under both land‐allocation frameworks. We explore through sensitivity analysis the conditions under which the triad regime can offset the impact on timber production from increased environmental demands. We show that under the realistic conditions characteristic to Coastal British Columbia, higher environmental demands may be satisfied under the triad regime without increasing the financial burdens on the industry or reducing its wood supply. This occurs, however, only if regulatory constraints in timber production zone are flexible.

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)0,002
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations18
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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