Application of the Markov Chain in Macroeconomic Analysis of a Managed Forest in the Amazon
Notice bibliographique
Résumé
This study includes an economic analysis of the dynamics and prognosis of the forest structure of an area under sustainable forest management in the Amazon, in the primary production of tropical roundwood. It analyzes measurements taken between 2001 and 2011 and carries out forest forecasting for the period from 2001 to 2021 with the application of the Markov Matrix Chain. The variables measured by the probability matrix were transformed into equivalent annual rates and compared over the same period to the Brazilian macroeconomic indicators of gross domestic product (GDP) and the real interest rate of primary roundwood production (TJLP). The valuation of tree density utilized a series of average prices of world imports and exports of roundwood. Between 2001 and 2011, the parameters of the forest dynamics without valuation were similar to the TJLP (1.4% per year) and, when valued, the rates were close to the GDP of 3.5% per year. The forecast from 2001 to 2021 indicates that unrated economic groups behave in a similar way to the TJLP of 1% per annum and to the GDP of 2.2% per year, except the recovery category, which has a negative rate of 1.9% per year. The monitoring of tropical forests allows the achievement of economic indexes capable of assessing the anthropic and natural impacts in short periods of analysis and projecting them over time on natural capital.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».