Integrated resource management plan combining STELLA and Goal Programming models
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study was to develop mathematical \nmodels with existing computer programs and to use these models \nto assist in providing useful information for multiple use planning. \nTwo different models were used: 1) a system dynamic model \n(STELLA) and 2) Goal programming (GP). These two types of the \nmodels were combined to complement each other. Timber, wildlife \n(represented by moose), and forest aesthetics were selected as the \nthree variables in this study. The modelling approaches of the two \nmodels were discussed. The STELLA model was developed based on \npast experience and knowledge, while the GP model was formulated \nbased on the simulation results of the STELLA model. Gross merchantable \ntimber and the dry weight of browse were used as goals \nin the GP model. Area constraints in the sensitive area (SA) zone \nwere used to indicate aesthetic potential. The use of the two models \nwas illustrated with a case study area, which is located in management \nunit 030 of Abitibi-Spruce River Forest, Northwestern Ontario. \nA thirty-year planning horizon and three management alternatives \nwere employed. The results show that the STELLA model can help \nthe forest manager to better his understandings of forest dynamic \nbehaviour, and the solution of the GP model was improved by the \nreasonable goal levels set by using the simulation results from the \nSTELLA model. As a result, the combination of two models made \nthe integrated resource management planning more suitable and \npractical.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».