Analyse économique des impacts et de l’adaptation aux changements climatiques de l’industrie forestière québécoise à l’aide d’un modèle d’équilibre général calculable de type micro-simulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Les forêts québécoises représentent 20 % des forêts canadiennes et 2 % des forêts mondiales. Elles remplissent de nombreux rôles essentiels tels que servir d’habitat à de nombreuses espèces, fournir des biens et des services, engendrer des retombées socioéconomiques ainsi qu’offrir un mode et un milieu de vie pour les Québécois. Qu’il s’agisse des périodes de sécheresse, des étés plus chauds, des hivers moins froids ou de phénomènes plus spécifiques comme la crise du dendroctrone du pin depuis le début des années 2000 en Colombie Britannique, de nombreux phénomènes démontrent la vulnérabilité de la forêt canadienne et québécoise aux changements climatiques (CC). Notre étude compte deux objectifs. Le premier est d’analyser l’impact potentiel des changements climatiques sur l’industrie forestière au Québec et l’économie québécoise. Le second objectif consiste à étudier les effets des programmes et/ou des politiques d’adaptation aux changements climatiques qui pourraient être mis en oeuvre par les décideurs publics. Une analyse d’impact distributive a aussi été réalisée. Un cadre d’analyse macro-micro dynamique a été utilisé pour les fins de l’analyse. Les éléments de dynamique ont été intégrés dans un modèle d’équilibre général calculable (EGC) avec dynamique séquentielle et aussi dans un modèle de micro-simulation. Les modèles, qui ont été résolus sur un horizon de 40 années, ont permis d’illustrer les mécanismes de transmission entre les CC et les programmes d’adaptation sur l’économie en général et sur la variation de mesure de pauvreté. Nos résultats montrent que les impacts des changements climatiques sur la foresterie ont très peu d’effet sur les variables macro-économiques même si les branches de l’industrie forestière subissent elles des effets plus importants. Pour l’analyse distributive, les effets courts termes (20 ans) indiquent des effets faibles mais négatifs dans le cas d’un choc de productivité ou d’offre, augmentant la pauvreté en comparaison à la situation du BAU (Business as Usual). Nos résultats de long terme (2050) convergent vers une baisse de la pauvreté dans ses trois dimensions, quelles que soit la simulation et les zones d’habitation. Ceci est également vrai dans le cas de l’analyse de l’inégalité.
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.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle