Renewable resource management with environmental prediction
Notice bibliographique
Résumé
Variations in environmental conditions affect renewable resource growth. The ability to predict such variations is improving, providing scope for improved management. We generalize a common stochastic stock recruitment model to explore how optimal management changes with environmental prediction. We obtain three main results. First, while it might seem that a prediction of adverse future conditions should lead to more conservative management, the opposite may be true. Second, optimal management requires only a one‐period‐ahead forecast, suggesting forecast accuracy is more important than forecast lead time. Finally, we derive conditions on environmental fluctuations guaranteeing positive optimal harvest in every period. Gestion d'une ressource renouvelable quand on prédit les conditions futures de l'environnement. Les variations dans les conditions de l'environnement affectent la croissance de la ressource renouvelable. La capacitéà prévoir ces variations s'améliore et ouvre la possibilité d'améliorer la gestion de la ressource. Les auteurs utilisent un modèle de ressource renouvelable avec croissance stochastique et obtiennent trois résultats. D'abord, alors qu'il peut sembler que des prévisions pessimistes de conditions difficiles dans l'avenir peuvent conduire à une gestion plus conservatrice, le contraire peut être vrai. Ensuite, la gestion optimale requiert seulement une prédiction pour la prochaine période: voilà qui suggère qu'il est plus important d'avoir une prévision exacte que d'avoir des prévisions à plus long terme. Enfin, on développe les conditions pour les fluctuations de l'environnement qui garantissent une récolte positive optimale à chaque période.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».