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Enregistrement W4316041371 · doi:10.3389/frsus.2022.1096356

Embracing sustainability in public-owned forest resources management: Lessons learned and perspectives

2023· article· en· W4316041371 sur OpenAlexafffundabout
Tasseda Boukherroub, Ángel Ruiz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversité LavalÉcole de Technologie SupérieureCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilityBusinessContext (archaeology)Supply chainNatural resourceSupply chain managementEnvironmental economicsResource (disambiguation)Sustainable forest managementEnvironmental resource managementEconomicsMarketingComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing interest in sustainability has pushed governments to elaborate new legislations and orientations and, in turn, has led companies and organizations to consider sustainability goals in their strategies, operations management, and decision-making processes. This is the case in natural resources supply chains, and particularly in forest products supply chains, where the row resource is publicly owned but exploited by private companies. While public owners are responsible for the sustainable management of the resource according to the three sustainability pillars, industrials tend to focus on the use of the allocated resources to maximize their utility, mainly from an economic perspective. The key question is how to rethink the whole public owners/industrials relationship to ensure consensual and satisfactory solutions for all the stakeholders. In this context, this paper reviews and analyzes sustainable supply chain planning approaches proposed in the forestry planning literature and, based on the model observed in the forestry sector in the province of Quebec, Canada, proposes and analyzes a new, performance-based approach to overcome its challenges and facilitate sustainability integration in the forestry planning processes.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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