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Enregistrement W3123112265 · doi:10.1108/j.jfe.2001.12.003

Welfare Implications of the Allowable Cut Effect in the Context of Sustained Yield and Sustainable Development Forestry

2001· article· en· W3123112265 sur OpenAlexaff
Martin K. Luckert

Notice bibliographique

RevueJournal of Forest Economics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYield (engineering)WelfareContext (archaeology)Sustainable developmentEconomicsForestryNatural resource economicsPolitical sciencePhysicsGeographyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Welfare implications of the Allowable Cut Effect (ACE) have been largely ignored in the literature since the early 1980s. This paper re-assesses the welfare implications of the ACE in the context of sustained yield and sustainable development forestry. With respect to sustained yield forestry, the resolution of the ACE issue was incomplete. Concerns regarding the subsidization of silvicultural investments with existing timber values, and the inability of the ACE to consider values, were not reconciled with the acceptance of the ACE, which occurred upon realization that the ACE reduces the shadow price of sustained yield constraints. This paper attempts to reconcile these two phases in the literature. Furthermore, problems associated with the ACE were essentially assumed away with the acceptance of sustained yield, rather than considering ACE concerns as legitimate problems associated with sustained yield policies. The absence of a resolution to these issues could impede a transition from sustained yield forestry, focussed on timber volumes, to sustainable development forestry, that focuses on sustaining forest resource values. Although such a paradigm shift could potentially alleviate some of the concerns associated with the ACE, similar problems arise that are endemic to the use of sustainability constraints.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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