Building shared value park to develop sustainable business model in the canadian forest products industry
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose un nouveau concept de parc industriel à valeur partagée basé sur la collaboration entre \nplusieurs intervenants, orienté vers l’innovation marché et visant la création de bénéfices sociaux. Il expose le résultat d’une \npremière étape reliée à une méthodologie de recherche basée sur la conception comprenant une revue de la littérature \ndécrivant divers types de parcs existants et s’adaptant au contexte de l’industrie forestière Canadienne. L’idée du Shared \nValue Park représente une solution répondant aux enjeux du développement durable et à la conjoncture actuelle des \nmarchés des produits du bois en permettant aux entreprises impliquées de transformer leur modèle d’affaires et en \nfacilitant la mise en place de stratégies de diversification. Le type de collaboration retrouvée sur le parc accéléra le \ndéveloppement de bioproduits, issus de la biomasse forestière, tout en permettant de résoudre les défis d’investissement, \nd’innovations et de développement des marchés visés. La structure du parc proposé permet la création de prospérité, \nd’avantage concurrentiel durable et la croissance économique recherchés. Bien qu’aucune étude de cas n’ait encore été \ncomplétée, une discussion concernant des avenues de recherches se rapportant aux outils à développer permettant de le faire \ntermine le document
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".