Étude du processus de planification des approvisionnements forestiers au Québec et mesure de sa performance
Bibliographic record
Abstract
La planification des approvisionnements forestiers est un processus ayant des impacts importants autant sur la forêt que sur ses utilisateurs. Plusieurs outils d’aide à la décision ont été développés dans des contextes scientifiques et professionnels pour supporter les planificateurs dans leurs prises de décisions. Cependant, des problèmes résident toujours au niveau du processus décisionnel. Il est évident que le contexte forestier est complexe et incertain. Il est caractérisé par une multitude d’intervenants qui opèrent dans un environnement instable. Il a été démontré dans plusieurs travaux que dans un contexte incertain, les coûts liés au développement des outils d’aide à la décision sont élevés malgré que les plans fournis sont susceptibles à plusieurs modifications voire même des remplacements. Ce mémoire étudie la planification des approvisionnements forestiers en matière de performance en tant que variable bidimensionnelle qui dépend de la performance des plans et surtout de la performance du processus de planification. Dans un contexte incertain, il serait plus avantageux de fournir l’effort dans l’amélioration de la performance du processus de planification. Pour mener cette étude, des critères ont été fixés lors d’une étude générique du processus de planification au Québec. L’évaluation a été basée sur des entrevues et un sondage. Une étude de cas est ensuite présentée. L’objectif est de suivre les planificateurs de la région étudiée dans leurs processus, de comprendre les interactions entre les différents intervenants et d’évaluer par la suite le processus. Les résultats trouvés pendant les trois étapes sont cohérentes. L’évaluation de la performance montre qu’en matière du processus les mesures qui ont été jugées satisfaisantes sont l’accessibilité des planificateurs, et la qualité de la communication. Par ailleurs, le temps de la réalisation des plans et la réactivité ont été jugées insatisfaisants. En ce qui concerne la performance des plans, il a été noté une satisfaction au niveau du respect des contraintes et une insatisfaction au niveau de la satisfaction de la demande et des coûts. Des recommandations pouvant améliorer la performance du processus et des plans générés sont formulées. Ces recommandations sont surtout basées sur le concept du fournisseur-intégrateur proposé par Azouzi et al. (2011) et sur le cadre conceptuel de la gestion des connaissances proposé par Mosconi (2011).
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".