Analyse d’une stratégie de production de bois : perspectives d’experts
Bibliographic record
Abstract
En 2020, le Québec a adopté une stratégie nationale de production de bois (SNPB) afin d’augmenter la quantité et la qualité de la matière ligneuse produite. Au cours d’une table ronde tenue à l’automne 2021, des experts de la foresterie et de domaines connexes se sont prononcés sur cette nouvelle stratégie et sur les défis de mise en oeuvre qu’elle pose. L’objectif principal de cet article est de présenter les principaux constats émis au cours de cette table. Les constats ont été divisés en deux thématiques, soit le contexte général d’élaboration de cette stratégie et le contexte de sa mise en oeuvre en forêt. Bien que la plupart des panélistes s’entendent sur la pertinence de créer une telle stratégie, notamment en ce qui a trait à l’atténuation des changements climatiques et à la création de richesses, plusieurs interrogations persistent. Les défis d’harmonisation des usages, de régionalisation, de spatialisation des décisions d’aménagement, de manque de maind’oeuvre et de la dynamique incertaine des écosystèmes complexifient l’évaluation des retombées potentielles de la SNPB sur le terrain et sa capacité d’atteindre les cibles établies.
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 | 0.018 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".