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Enregistrement W3124777386 · doi:10.32040/2242-122x.2020.t379

The Future of Forest-based Bioeconomy Areas:Strategic openings in Uruguay and the World by 2050

2020· article· en· W3124777386 sur OpenAlexaff
Rafael Popper, Nina Rilla, Klaus Niemelä, Juha Oksanen, Matthias Deschryvere, Matti Virkkunen, Torsti Loikkanen

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensPrevention of Organ Failure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental resource managementBusinessWork (physics)Natural resource economicsEnvironmental planningGeographyEnvironmental scienceEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This VTT Technology report on 'The Future of Forest-based Bioeconomy Areas: Strategic openings in Uruguay and the World by 2050' is the result of a multistakeholder and multi-disciplinary foresight exercise commissioned by the Government of Uruguay in 2018 and completed in 2019. The overall goal of the project was to contribute to Uruguay's National Development Strategy 2050 through the following specific objectives: (1) To identify key global forest-based bioeconomy areas by 2050; (2) To identify needs and gaps in the prioritised FBA in Uruguay; (3) To develop a shared vision for the forest-based bioeconomy in Uruguay by 2050; and (4) To develop a strategic Action Roadmap to achieve the shared vision for the forest-based bioeconomy in Uruguay by 2050. The most important outcomes of the project include: a shared vision for key foresight-based bioeconomy areas (FBAs), as well as five consolidated Action Roadmaps with 511 concrete short-medium-to-long-term actions related to Forest management (FBA1), Mechanical wood processing (FBA2), Fibre-based biomaterial processing (FBA3), Biorefining (FBA4), and Bioenergy (FBA5). In addition, the report provides more detailed recommendations addressing a wide range of research, education, innovation and institutional needs related to the Top 3 Opportunity Pathways (OPs) of the five FBAs. The methodology of the project involved systematic critical issues analysis (drivers, barriers, threats and opportunities), a multi-stakeholder Delphi-like survey, global value network and business news analysis, visioning workshops and action roadmapping. This report is valuable for government, business, research and civil society actors interested in the state-of-the-art and the future of key forest-based bioeconomy areas in the world. Foresight researchers and practitioners will also find interesting methodological approaches, such as the consolidated action roadmaps. Finally, taking worldview perspective, while the project provided an opportunity for foresight knowledge transfer from Europe to Latin America, both the findings and methodology are equally relevant for other world regions and countries concerned with the future of the forest-based bioeconomy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,232
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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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