Economic Analysis of the Forest Promotion, Forest-Saving Program, Installed in the Southern Half of Rio Grande do Sul State, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to analyze economically the forest promotion, forest-saving program installed in the southern half of Rio do Grande do Sul State, Brazil, as an income alternative and potential supplier of raw material in the forest production segment. Cost data were calculated for the total of 269 projects per hectare and divided into Inputs and Services. The revenues were derived from the sale of standing timber at the end of the forest production cycle, not including harvesting costs. For economic analysis, criteria from Net Present Value (NPV), Benefit Cost Ratio (B/C), Internal Rate of Return (IRR), and Equivalent Annual Value (EAV) were used. The interest rate used was 7.0% per year according to the promotion program. The project presents at seven years a NPV of $542.90 and an IRR of 16.0%, showing to be feasible and attractive. The costs and revenues from the year seven planting were analyzed and with addenda at years 8, 9, and 10, demonstrated that greater project profitability gains are achieved between years 8 and 9 with an increase of $463.18 in relation to year 8. This represents a profitability of 49.0% which had an increase of $229.61 when compared to year 7. The sensitivity analysis demonstrated the inverse relationship trend that exists between the NPV and the interest rate. The project’s return capacity from the seventh year is precisely referenced by the freezing of the debt, which did not accrue an interest rate adjustment, as well as the price per cubic meter of timber, which remains readjusting as zero bases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».