Journal of Forest Business Research: a leading platform for advancing forest business and investment science research
Notice bibliographique
Résumé
The Journal of Forest Business Research (JFBR), an international peer-reviewed and open-access journal, has been developed to offer a novel publication avenue for forest business research contributions. This effort has been motivated by the realization that there were no dedicated forest business scientific journals in existence and the need to have a scientific journal to support growing volume of forest business research. The journal aims to effectively meet the needs of contributors and readers by bringing together academic and professional business research in forestry. The following section describes why there is a need for the JFBR and what makes this journal a leading platform for advancing forest business and investment science research. Then, we summarize all the papers included in our two issues in 2023. This year, we delivered to hands of our readers over 340 pages of high-quality forest business and investment science research. The articles published in 2023 discussed, among others, forest carbon and its contribution to total timberland investment returns, capital investment and annual expenditures related to forests in the United States (U.S.), wood pellet manufacturing industry from residents’ perspectives in the U.S. South, discount rates in forest management decisions, the effect of various COVID-19 policies on standing timber prices in the U.S. South, the relationships between innovation constructs and demographic and management attributes of wood furniture firms in Kenya, the economic feasibility of silviculture investments to reduce butt rot and ungulate browse damage in Canada, the sustainability of the production, processing, and exporting systems of frankincense (Boswellia papyrifera) in Ethiopia, and the development of the Iranian wood products industry over the past two decades. All these articles truly show the international character of forest business research. In the final section, we indicate what types of articles we are seeking and how you can support our efforts.
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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 | 0,028 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,051 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,076 |
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 ».