On the risk of systematic drift under incoherent hierarchical forest management planning
Notice bibliographique
Résumé
In theory, linkages between hierarchical forest management planning levels ensure coherent disaggregation of long-term wood supply allocation as input for short-term demand-driven harvest planning. In practice, these linkages may be ineffective, and solutions produced may be incoherent in terms of volume and value-creation potential of harvested timber. Systematic incoherence between planned and implemented forest management activities may induce drift of forest system state (i.e., divergence of planned and actual system state trajectories), thus compromising credibility and performance of the forest management planning process. We describe hierarchical forest management from a game-theoretic perspective and present an iterative two-phase model simulating interaction between long- and short-term planning processes. Using an illustrative case study, we confirm the existence of a systematic drift effect, which we attribute to ineffective linkages between long- and short-term planning. In several simulated scenarios, the planning process fails to ensure long-term wood supply sustainability, fails to reliably meet industrial fiber demand over time, and exacerbates incoherence between wood supply and fiber demand over several planning iterations. We show that manipulating linkages between long- and short-term planning processes can reduce incoherence and describe future work on game-theoretic planning process model formulations that may improve hierarchical planning process performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».