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Enregistrement W2607469063 · doi:10.5558/tfc2017-007

Forest bioeconomy in Ontario – A policy discussion

2017· article· en· W2607469063 sur OpenAlexaffvenueabout
Indrajit Majumdar, Karen Campbell, J. Maure, Imran Saleem, J. Halasz, J. Mutton

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioproductsBusinessThrivingGovernment (linguistics)Position (finance)Order (exchange)Natural resource economicsEnvironmental resource managementEnvironmental planningEconomicsEcologyFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ontario’s forest sector has been undergoing a significant structural shift resulting from a more than decade-long trend of declining markets for traditional products. Though there have been signs of industry recovery, the forestry industry is still far smaller than it once was. In order to sustain and improve Ontario’s economic position, we must develop policies and supporting programs that transition our forest economy to a more robust and diverse set of markets, including capitalizing on opportunities that come from a thriving and sustainable forest bioeconomy. The current suite of programs is fragmented and does not provide support for all types of bioproducts and policy initiatives, nor across all sections of the value chain. These factors, coupled with the lack of a clear strategic direction for the bioeconomy, have contributed to Ontario’s slow emergence into the bioeconomy when compared to other jurisdictions. It is proposed that a key way to improve the effectiveness and efficiency of policy support for the emerging bioeconomy is to integrate and coordinate the actions of the government with industry and academia players involved in the bioproducts sector. Forest policy needs to take a balanced, integrated approach to promote all aspects of the bioeconomy to help ensure the eventual success of Ontario’s forest bioeconomy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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