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Enregistrement W3169484710 · doi:10.1051/e3sconf/202126504019

Strategic planning in the forest sector developed timber-producing countries as a key tool for the rational use of natural resources

2021· article· en· W3169484710 sur OpenAlexaboutno aff
Г. В. Астратова, Natalia Pryadilina, Vladimir Klimuk

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Business Development Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural resourceBusinessContext (archaeology)Environmental resource managementForest managementSustainable managementSustainable forest managementRational planning modelResource (disambiguation)Sustainable developmentProcess (computing)Resource management (computing)Environmental planningNatural resource economicsSustainabilityEconomicsGeographyEcologyForestryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of rational use of resources is a priority for all mankind, which is confirmed by the presence of many national and interstate programs in the field of environmental management, resource conservation and improving the efficiency of environmental management. Forest complex play a special role in the rational use of natural resources. Forestry has a long process of reproduction, so a set of measures for the use, safety, integrity, reproduction of forests and the balance of the forest resources market conjuncture is necessary. A long-term national strategy is needed to achieve sustainable economic growth. Canada, Sweden, Finland, Latvia, Belarus, and China have national strategies for the forest sector development on 10-20-50 years. The strategic planning process in the forest sector is ambiguous and controversial; it includes the coordination of different interests of actors and economic-mathematical modelling, assessment of the effectiveness of environmental management and resource management. The research objective: strategic planning analysis in the above-mentioned countries forest complex in the context of natural resources rational using. The following factors were identified: the sequence of making economically significant decisions by the State; the strengthening role of the public in the decision-making process on the forest resources rational using.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,148 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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