A Sequential Optimization Approach in Tactical Planning for Value Creation in the Forest Products Industry
Notice bibliographique
Résumé
Strategic, tactical, and operation-level forest management plans are commonly formulated by forest planners following even-flow yield principles. Although strategic planning ensures a sustained supply of timber over the long term, it disregards individual mills’ requirements, which leads to discrepancy between supply and demand. We hypothesize that a value-based timber allocation decision, which accounts for individual mills’ demands during tactical level planning, reduces such discrepancy by increasing value over the entire supply chain. Three types of linear programming models were constructed: Model A—status quo volume-maximization model, Model B—supply chain net present value-maximization (NPV) model, and Model C—a novel approach with sub-models embedded that maximize the NPV of individual mills in the allocation decision. Our results showed that only 58% of the annual allowable cut was profitable and the mean net revenue per harvested area was $2455 ha−1 using Model A. The respective values using Models B and C were 64% and $3890 ha−1 and 96% and $4040 ha−1, respectively, showing that Model C generated the highest net revenue for all mills. Such a method of value-based sequential optimization (Model C) will be crucial in sustainable use of forest products and sustaining future bioeconomy, particularly for managing mixed species stands that contain timber suitable for manufacturing a wide range of products with different market values.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».