An application of linear programming to log allocation in the forest industry of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents an application of linear programming to the question of efficient log allocation in the forest industry of British Columbia. Current procedures for allocating logs among alternative utilization processes are discussed and it is suggested that a more efficient allocation might be obtained through a systematic approach to the problem. The economic necessity of improving net returns to the log supply is emphasized. A linear programme log-allocation model is presented, based on an integrated-industry in the coastal region of British Columbia. The model encompasses three main categories of log-use, namely sawmilling, plywood production and pulp production, and demonstrates how a given supply of logs may be optimally distributed among these structurally different log-conversion processes. Emphasis throughout this study is on the structure of the linear programme model, although considerable effort was directed to obtaining realistic data. Solutions of the model, obtained through the services of the Computing Centre at the University of British Columbia, are discussed, and a superficial comparison is made with actual log allocation in the industry. Modifications of the model to suit the log-allocation problem faced by an individual firm in the short-run are discussed and normal comparative-statics applications are considered. It is pointed out that many of the simplifying assumptions in the model may be relaxed. However, the main limitation to its practical application by industry and government lies in the quality and type of data available. In this respect it is suggested that the linear programme model of this thesis provides a valuable guide to the production data required to improve economic efficiency in the forest industry.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».