A multi-objective scenario evaluation model for sustainable forest management using criteria and indicators
Notice bibliographique
Résumé
A multi-objective optimization model was created for medium-term forest development planning for an integrated forest products company located in the East Kootenay area of British Columbia, Canada. First, a set of sustainable forest management criteria and indicators were developed based on information that could be collected from regional geographic information sytem (GIS) databases and potential outputs from the model. Next, a new forest development planning unit was created (stewardship unit) in which adjacent forest polygons with similar indicator attributes were aggregated. The planning model was designed to determine appropriate harvest levels and management treatments on each stewardship unit to satisfy objectives determined in a participatory process. The mathematical model uses a fuzzy MAXMIN approach, where each indicator represents an objective in the model. Indicators are valued in the model using targets, thresholds, and triggers (called the 3-T approach). A case study is used to demonstrate the use of the model in a sustainable forest development planning context. The results of the case study show that the planning area is highly sensitive to visual quality, old-growth, and community watershed indicators. The paper concludes with a sensitivity analysis that determines the relative opportunity cost of various sustainable forest management indicators on company profits, employment, and tax revenues.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».