Forest sector models for tropical countries - A case study of Colombia
Notice bibliographique
Résumé
The evolution of Forest Sector Models (FSMs) since the 1960s has marked a significant advancement in forest economics and policy analysis. However, this development is limited to North America and Europe's nations; tropical countries, crucial for biodiversity, carbon storage, and deforestation , face a notable scarcity of FSMs, often attributed to the limited and fragmented nature of their forest sector data. The importance of unprocessed wood and sources of wood supply are also distinct in tropical countries. We address these issues by introducing a comprehensive framework to build FSMs tailored for tropical countries whose national accounts are aligned with United Nations standards. We demonstrate the applicability of our framework by constructing the Colombian Forest Sector Model (CFSM), a structural econometric partial equilibrium model. The CFSM includes five markets grouped in two market sub-models: one for unprocessed wood (firewood and industrial wood) linked to a forest plantations simulator, and other for manufactured wood products (wood, furniture, and pulp & paper). The model consists of 32 behavioral equations, explaining supply, consumption, exports and imports, and prices for consumption and trade for each market, plus 18 summation and market-clearing identities. Model estimation is based on 41 years (1975–2015) of data collected, organized, and transformed through a meticulous process. Rigorous validation confirms the CFSM's robustness and reliability. The model's application is demonstrated by estimating wood availability and impacts under several plantation expansion scenarios, and the monetary effects of expanding Colombia's wood products industry. The paper opens new frontiers of research in FSMs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».