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Enregistrement W6989731709

Building shared value park to develop sustainable business model in the canadian forest products industry

2022· other· fr· W6989731709 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDecision Support System Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityValue (mathematics)Business modelSustainable developmentSustainable Value
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article propose un nouveau concept de parc industriel à valeur partagée basé sur la collaboration entre \nplusieurs intervenants, orienté vers l’innovation marché et visant la création de bénéfices sociaux. Il expose le résultat d’une \npremière étape reliée à une méthodologie de recherche basée sur la conception comprenant une revue de la littérature \ndécrivant divers types de parcs existants et s’adaptant au contexte de l’industrie forestière Canadienne. L’idée du Shared \nValue Park représente une solution répondant aux enjeux du développement durable et à la conjoncture actuelle des \nmarchés des produits du bois en permettant aux entreprises impliquées de transformer leur modèle d’affaires et en \nfacilitant la mise en place de stratégies de diversification. Le type de collaboration retrouvée sur le parc accéléra le \ndéveloppement de bioproduits, issus de la biomasse forestière, tout en permettant de résoudre les défis d’investissement, \nd’innovations et de développement des marchés visés. La structure du parc proposé permet la création de prospérité, \nd’avantage concurrentiel durable et la croissance économique recherchés. Bien qu’aucune étude de cas n’ait encore été \ncomplétée, une discussion concernant des avenues de recherches se rapportant aux outils à développer permettant de le faire \ntermine le document

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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