A hierarchical planning system to assess the impact of operational-level flexibility on long-term wood supply
Notice bibliographique
Résumé
Operational-level flexibility in the choice of silvicultural treatments allows mitigatation of the impact of uncertain demand on supply chain performance. Silvicultural treatments dictate the species and quantity harvested from forest stands. However, their impact on wood supply sustainability is not clearly understood. This study proposes a simulation–optimization system to model hierarchical forest management planning with an objective to examine the impact. The system consists of mathematical models to develop hierarchical plans, i.e., strategic, tactical, and operational. In the system, the strategic model is first solved to determine the annual allowable cut. Next, the tactical model allocates cutblocks to annual plans, also prescribing silvicultural treatments. The subsequent operational-level model generates monthly plans in a rolling planning basis to satisfy prevailing demand. Upon execution of all operational-level plans, the forest inventory is updated and the change in annual allowable cut is evaluated. The system was implemented in a case study in Quebec, Canada. Permitting silvicultural flexibility at the operational level led to profit improvements between 2% and 3.7% over a 100 year horizon. Significant impact on long-term wood supply was not observed in this case. The proposed system can help forest planners and supply chain managers better integrate their respective needs.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».