Special session — Value chain in natural resource sector: How to deal with uncertainty and multipurpose uses?
Notice bibliographique
Résumé
Typical natural resource value chains such as forestry, agriculture, fisheries, and mining range from raw material sources through primary and secondary processing facilities, distributions channels to the markets (end customers). Uncertainty is a key issue across the value chain since it is inherent to nature itself and to the decision making context where uncertainty can rise due to social, economic, environmental or technological reasons. On the other hand, many stakeholders are involved in these value chains such as governments, industries, and commumties with conflicting objectives and multipurpose uses for resources. Managers must deal with increasing environmental regulations and concerns and social impact of their decisions processes. Optimizing value chain within such context becomes a challenging and complex task that requires new approaches and techniques. We invite researchers and practitioners to submit their recent work that address planning issues under uncertainty and multipurpose uses of natural resources. Researches dealing with stochastic programming, robust optimization, and multiobjective optimization in natural resource area including cases studies are welcome. Below are the main topics (in the conference's web site) that are related to the session we have proposed: 1 — Supply chain design and performance evaluation; 2 — Logistics, transportation, and distribution systems; 3 — Decision analysis and decision support systems. Here are some pertinent keywords for the session: • Value chain optimization; • Stochastic programming; • Robust optimization; • Uncertainty; • Natural resources (forestry, mining, agriculture, and fisheries); • Multipurpose. Finally, regarding the area of development: applied as well as fundamental contributions are welcome. Case studies within industry, governments and communities are very welcome to this session too.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,016 |
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 ».