Integrated resource management planning through the linking of mathematical and judgement-based models / by Kwang-Il Tak
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to develop an \nanalytical technique to enable forest managers to handle \neffectively the complex problem of integrated resource \nmanagement planning using quantitative and qualitative \ninformation. Two different types of modelling approaches \nwere used: 1) a quantitative-oriented linear goal \nprogramming and 2) a qualitative-oriented IDA model. These \ntwo types of model were linked to complement each other. By \nmeans of an inter-disciplinary workshop approach, an attempt \nwas made to strengthen and broaden the power of the models \nto represent real world problems. Timber, wildlife and \noutdoor recreation-related objectives and variables were \nused for this study. Sibley Provincial Park in Ontario, \nCanada, was used for the trial application of this approach. \nA ten-year planning horizon and four cutting alternatives \nwere employed. A resource policy which provided all \ninterest groups in the workshop with the highest \nsatisfaction levels was developed. The forest land in the \nstudy area was allocated optimally to achieve the multiple \nobjectives of timber, wildlife and outdoor recreation. \nDetermining target levels and weights for goal programming \napplication were improved by linking LP and IDA processes. \nSubjective judgements of workshop participants were partly \nassisted and improved by initial LP solutions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».