Zastosowanie metody granicznej analizy danych do oceny efektywności gospodarowania w leśnictwie i przemyśle drzewnym
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents the literature review concerning the general assumptions of the Data Envelopment Analysis (DEA) and its applications in forest management and wood industry evaluation. So far, efficiency evaluation in forestry sector was carried out using mostly the ratio analysis only. The DEA approach, which was developed in the 1970s, is based on the mathematical programming algorithm and gives more opportunities to analyze efficiency in forestry sector. We describe the main steps of DEA and possible options for the analysis. It also discusses the advantages and disadvantages of the method applications. We also present the most significant papers concerning DEA application in forest management and wood−based industry. As far as forest management is regarded, DEA was used for evaluating forest offices, administration and institutions and optimizing forestry operations performed by both private and state−owned companies. In case of wood−based industry, the method was used mostly for evaluating efficiency of sawmills and pulp mills. Most of the research in this field was carried out in the United States and Canada. DEA was applied to measure efficiency in forest management in Poland only recently, which should be considered as a good step towards improvement of research quality in this field in Poland and should provide comprehensive results of forest management efficiency evaluation. The method should be used more widely to evaluate efficiency of various aspects of forestry and wood−based industry in Poland.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».