Transition to a Bio-economy: A Community Development Strategy Discussion
Notice bibliographique
Résumé
Many jurisdictions are questioning existing practices in making effective use of forest resources. Even in Europe, considered one of the more advanced in value-added production, Engelbrecht (2006) identified that European companies by and large produce low value-added products and that innovation could help them to make more of their environmental advantages. Schaan and Anderson (2002) categorized the forest sector system opportunities into innovations around forest management, harvesting, primary manufacturing, services, and manufacturing suppliers. They found, as did Wagner and Hansen (2005) that firms in forest harvesting and primary manufacturing tend to concentrate on process innovation rather than the development of new products. As a result, forestry industry cutbacks in employment are hardly surprising. Clearly, future job growth will need to come from elsewhere, and many from the forest, which is still considered as holding a wealth of resources and opportunities. Ontario (Canada) and perhaps other similar jurisdictions have a number of communities reliant on the forest economy, most of which suffered severe cutbacks. These communities are beginning to feel the need to diversify and encourage innovation. Although not a panacea to their problems, the bio-economy provides some opportunities worth investigating including a more thorough use of forest products. This article adopts an economic development approach and explores the challenges in getting involved in the bio-economy, it offers a list of opportunities, and a framework to analyze challenges.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».