Potentiel de création de valeur des plans stratégiques d'aménagement forestier : une étude de cas dans la forêt mixte québécoise
Bibliographic record
Abstract
Pour être fiables au niveau opérationnel, les plans stratégiques d'aménagement forestier doivent inclure des indicateurs de performance financière. Autrement, récolter l’entièreté ou une partie de la possibilité forestière (PF) aboutit à un approvisionnement en bois d’une valeur inconnue pour l’industrie. Nous proposons une méthodologie afin de désagréger les volumes par groupe d’essences de la PF, d’y insérer des indicateurs de performance financière et d’estimer le potentiel de création de valeur de la PF au moyen d’un modèle d’optimisation tout en simulant différentes configurations du réseau d’usine et différents prix des produits forestiers vendus. Cette méthodologie nous permet de lier la solution optimale d’un modèle d’approvisionnement en bois à long terme avec la capacité de transformation du réseau d’usines de premières transformations et d’estimer les actions de récolte qui génèrent un flux financier positif. L’incertitude liée à l ’évolution du prix des produits forestiers est prise en compte puisqu’il s’agit du facteur le plus imprévisible dans la chaîne de valeur. Les variations de prix ont été modélisées grâce au processus géométrique d’Ornstein-Ulhenbeck. Nous appliquons notre méthodologie dans une unité d’aménagement comportant une majorité de peuplements forestiers mixte s au Québec, Canada. Les résultats démontrent que la faible demande pour le feuillu de faible qualité est un frein important à la réalisation du potentiel de création de valeur. Dans la majorité des cas, récolter l’entièreté de la PF conduit à un profit estimé non maximal. De ce fait, nous simulons l’implémentation d’une usine de granule transformant le feuillu de faible qualité. Les résultats montrent une amélioration du potentiel de création de valeur et démontrent l’utilité de la notion de potentiel de création de valeur lors de la planification stratégique en foresterie.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".