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La connaissance du comportement des propriétaires forestiers privés quant à la coupe de leurs bois est nécessaire dans le contexte de demande croissante de mobilisation du bois. Cette étude analyse le comportement des propriétaires privés à partir de la modélisation statistique des données issues des enquêtes nationales du Centre National de la Propriété Forestière, RESOFOP (RESeau d'Observation de la FOrêt Privée) de 2011 et 2015. L’analyse a identifié le rôle des caractéristiques sociodémographiques des propriétaires (catégorie socio-professionnelle, diplôme, âge) sur la probabilité de coupe, en plus des variables objectives comme les caractéristiques de leur propriété et les facteurs économiques tels que la présence de la filière bois localement et le prix du bois.
It is important[...]

La connaissance du comportement des propriétaires forestiers privés quant à la coupe de leurs bois est nécessaire dans le contexte de demande croissante de mobilisation du bois. Cette étude analyse le comportement des propriétaires privés à partir de la modélisation statistique des données issues des enquêtes nationales du Centre National de la Propriété Forestière, RESOFOP (RESeau d'Observation de la FOrêt Privée) de 2011 et 2015. L’analyse a identifié le rôle des caractéristiques sociodémographiques des propriétaires (catégorie socio-professionnelle, diplôme, âge) sur la probabilité de coupe, en plus des variables objectives comme les caractéristiques de leur propriété et les facteurs économiques tels que la présence de la filière bois localement et le prix du bois.
It is important to understand private forest owners’ logging behaviour in the context of increasing demand for wood mobilisation. This study analysed private owner behaviour via the statistical modelisation of data collected by the French national survey known as RESOFOP (RESeau d’Observation de la FOrêt Privée) and carried out by the National Forest Owner Centre (CNPF) between 2011 and 2015. The results of the analysis revealedhow the probability of wood being cut is affected by socio-demographic characteristics of the owners, as well as by objective variables, such as property characteristics and economic factors like the presence of a local timber industry and the price of wood.