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Record W2533177698

Analyse économique des impacts et de l’adaptation aux changements climatiques de l’industrie forestière québécoise à l’aide d’un modèle d’équilibre général calculable de type micro-simulation

2014· article· fr· W2533177698 on OpenAlex
Dorothée Boccanfuso, Luc Savard, Jonathan Goyette, Véronique Gosselin, Clovis Tanekou Mangoua

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueCahiers de recherche · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicForest Management and Policy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceForestryGeographyPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les forêts québécoises représentent 20 % des forêts canadiennes et 2 % des forêts mondiales. Elles remplissent de nombreux rôles essentiels tels que servir d’habitat à de nombreuses espèces, fournir des biens et des services, engendrer des retombées socioéconomiques ainsi qu’offrir un mode et un milieu de vie pour les Québécois. Qu’il s’agisse des périodes de sécheresse, des étés plus chauds, des hivers moins froids ou de phénomènes plus spécifiques comme la crise du dendroctrone du pin depuis le début des années 2000 en Colombie Britannique, de nombreux phénomènes démontrent la vulnérabilité de la forêt canadienne et québécoise aux changements climatiques (CC). Notre étude compte deux objectifs. Le premier est d’analyser l’impact potentiel des changements climatiques sur l’industrie forestière au Québec et l’économie québécoise. Le second objectif consiste à étudier les effets des programmes et/ou des politiques d’adaptation aux changements climatiques qui pourraient être mis en oeuvre par les décideurs publics. Une analyse d’impact distributive a aussi été réalisée. Un cadre d’analyse macro-micro dynamique a été utilisé pour les fins de l’analyse. Les éléments de dynamique ont été intégrés dans un modèle d’équilibre général calculable (EGC) avec dynamique séquentielle et aussi dans un modèle de micro-simulation. Les modèles, qui ont été résolus sur un horizon de 40 années, ont permis d’illustrer les mécanismes de transmission entre les CC et les programmes d’adaptation sur l’économie en général et sur la variation de mesure de pauvreté. Nos résultats montrent que les impacts des changements climatiques sur la foresterie ont très peu d’effet sur les variables macro-économiques même si les branches de l’industrie forestière subissent elles des effets plus importants. Pour l’analyse distributive, les effets courts termes (20 ans) indiquent des effets faibles mais négatifs dans le cas d’un choc de productivité ou d’offre, augmentant la pauvreté en comparaison à la situation du BAU (Business as Usual). Nos résultats de long terme (2050) convergent vers une baisse de la pauvreté dans ses trois dimensions, quelles que soit la simulation et les zones d’habitation. Ceci est également vrai dans le cas de l’analyse de l’inégalité.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.218
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.180
GPT teacher head0.348
Teacher spread0.168 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it