Analyse financière avec simulations Monte-Carlo de nouveaux traitements de coupes de jardinage en forêt résineuse irrégulière au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cette étude évalue la faisabilité économique de deux nouveaux types de coupes de jardinage, développés pour la forêt résineuse irrégulière du Québec (Canada). Cette faisabilité économique a été comparée à la rentabilité d’une coupe avec protection de la régénération et des sols (CPRS), considère un horizon de croissance supérieur à 200 ans, et inclut la majorité des coûts d’opérations forestières, jusqu’aux produits finis (sciages et copeaux). Les résultats indiquent que les coupes de jardinage permettront des revenus et des coûts stables dans le temps, et même que dans le futur, elles seront économiquement plus intéressantes que les CPRS, selon nos hypothèses. L’analyse financière comparant les deux types de coupes de jardinage à la CPRS, inclut des simulations Monte Carlo. Cette approche permet de considérer l’incertitude des nombreuses variables impliquées, leurs interactions, et leurs impacts sur la rentabilité. Les valeurs actuelles nettes obtenues sont ainsi associées à une distribution de probabilité.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".