La gestion optimale d’une forêt exploitée pour son potentiel de diminution des gaz à effet de serre et son bois
Bibliographic record
Abstract
Cet article cherche à déterminer les âges optimaux de coupe d’un peuplement forestier lorsque le prix du bois suit, par hypothèse, un processus de mouvement brownien géométrique et l’externalité qu’engendre une forêt, par sa capacité à réduire le niveau du dioxyde de carbone de l’air et donc l’effet de serre, est adéquatement prise en compte. L’utilisation qui sera faite du bois récolté se révèle déterminante dans la prise de décision de coupe des arbres. Les résultats du modèle indiquent ce qui suit : • l’âge de coupe socialement optimal est plus élevé que l’âge optimal de coupe du point de vue d’un propriétaire privé si le carbone emmagasiné est libéré au moment de la récolte; • la rotation est plus courte si le carbone reste verrouillé lors de la coupe que dans le cas de sa libération; • l’activité forestière devient socialement plus rentable; on ne passe à l’usage alternatif que pour des valeurs élevées du terrain (consacré à un autre usage) associées à de faibles réalisations du prix du bois.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".