Exploring a carbon strategy for a public forest products company in Canada
Notice bibliographique
Résumé
As forest companies in Canada are snuggling to come through a period of record low commodity prices, US exchange rate challenges, and worldwide recession, it is unlikely that a carbon strategy would be a top priority.This paper explores the reality that even as a company operates in a harsh business environment, a carbon strategy is helpful in moving to a more sustainable and financially competitive future.In the context of stakeholder theory and competitive forces both inside and outside the company's industry, there is evidence to show that moving toward a low carbon future is in their best interest over the long term.Considering this, the study looks at the possibility of direct investment in forestry carbon projects from a financial perspective.Specifically, the analysis is based on hypothetical afforestation, fertilization, and select seed projects with harvesting treatments based in the interior of British Columbia.The results indicate that due to the substantial uncertainty and poor expected retums, forest carbon projects may not be a wise investment for forest companies at this time.However, there are various steps that companies can make to transition themselves to a low carbon future.These include carbon footprinting and the development of green programs, targets, and goals within the company' s operations.These actions can lead to first mover advantages within the forest industry and prepare the firm for more onerous demands in the future.These demands would include regulatory emission constraints or preparing for the implementation of a cap and trade system.'
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».