Potentiel de création de valeur des plans stratégiques d'aménagement forestier : une étude de cas dans la forêt mixte québécoise
Notice bibliographique
Résumé
Pour être fiables au niveau opérationnel, les plans stratégiques d'aménagement forestier doivent inclure des indicateurs de performance financière. Autrement, récolter l’entièreté ou une partie de la possibilité forestière (PF) aboutit à un approvisionnement en bois d’une valeur inconnue pour l’industrie. Nous proposons une méthodologie afin de désagréger les volumes par groupe d’essences de la PF, d’y insérer des indicateurs de performance financière et d’estimer le potentiel de création de valeur de la PF au moyen d’un modèle d’optimisation tout en simulant différentes configurations du réseau d’usine et différents prix des produits forestiers vendus. Cette méthodologie nous permet de lier la solution optimale d’un modèle d’approvisionnement en bois à long terme avec la capacité de transformation du réseau d’usines de premières transformations et d’estimer les actions de récolte qui génèrent un flux financier positif. L’incertitude liée à l ’évolution du prix des produits forestiers est prise en compte puisqu’il s’agit du facteur le plus imprévisible dans la chaîne de valeur. Les variations de prix ont été modélisées grâce au processus géométrique d’Ornstein-Ulhenbeck. Nous appliquons notre méthodologie dans une unité d’aménagement comportant une majorité de peuplements forestiers mixte s au Québec, Canada. Les résultats démontrent que la faible demande pour le feuillu de faible qualité est un frein important à la réalisation du potentiel de création de valeur. Dans la majorité des cas, récolter l’entièreté de la PF conduit à un profit estimé non maximal. De ce fait, nous simulons l’implémentation d’une usine de granule transformant le feuillu de faible qualité. Les résultats montrent une amélioration du potentiel de création de valeur et démontrent l’utilité de la notion de potentiel de création de valeur lors de la planification stratégique en foresterie.
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 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 | 0,003 |
| 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) | 0,006 | 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 ».