Integration of Harvester Production Data in German Wood Supply Chains: Legal, Social and Economic Requirements
Notice bibliographique
Résumé
Digitalization and its associated technology are shaping the world economy and society. Data collection, data exchange, and connection throughout the wood supply chain have become increasingly important. There exist many technologies for the implementation of Industry 4.0 applications in forestry. For example, the integration of harvester production data throughout the wood supply chain seems to have strong optimization potential but it is faced with several challenges due to the high number of stakeholders involved. Therefore, the objective of this article is to analyze the legal, social, and economic conditions surrounding the integration of harvester production data integration in Germany. For analysis of the legal and economic conditions, a narrative literature analysis was performed with special consideration of the relevant German and European legal references. For determination of the social conditions, a qualitative content analysis of 27 expert interviews was performed. Results showed that legal ownership of harvester production data cannot be clearly defined in Germany, but there exist several protection rights against misuse, which can define an ownership-similar data sovereignty. Furthermore, harvester data use can be restricted in the case where personal data are traceable, based on European data protection law. From a social perspective, the stakeholders interviewed in the study had different opinions on data ownership. Stakeholders require specific criteria on the data (interfaces) and other factors for the acceptance of new structures to allow successful harvester data integration. From an economic perspective, harvester production data are tradeable through varying transaction forms but, generally, there is no accepted and valid formula in existence for calculating the value or price of harvester data. Therefore, the authors advise discussing these issues with key stakeholders to negotiate and agree on data ownership and use in order to find a suitable solution to realize optimization potentials in the German wood supply chain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».