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Enregistrement W1997549150 · doi:10.13031/2013.20801

Development of a Cutter-Shredder-Baler to Harvest Long-Stem Willow

2006· article· en· W1997549150 sur OpenAlexaboutno aff
P. Savoie, L. D'Amours, Frédéric Lavoie, G. Lechasseur, Hugues Joannis

Notice bibliographique

Revue2006 Portland, Oregon, July 9-12, 2006 · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWillowCombine harvesterEnvironmental scienceBiomass (ecology)HammerAgricultural engineeringThreshingAgronomyEngineeringBotanyMechanical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Willow is a fast-growing crop with a biomass potential between 10 and 20 t of dry matterper ha per year in a northern climate like Canada. Once established, willow reaches optimal yieldunder a 3-year cutting rotation. One method of harvesting is to cut and chip the whole plant forimmediate use or wet storage at 40 to 50% moisture content. Alternately, willow can be cut andeither bundled or baled for natural drying in storage. Near-commercial harvesters for willow areavailable to cut and chip with a forage-harvester platform. However, no commercial harvester oflong-stem willow in the form of bundle or bale is available. Design criteria have been developed tooptimize cutting, perform light shredding and bale willow stems. Cutting blades for fibrous stemshave been used at peripheral speeds between 10 and 118 m/s. A lower peripheral speed requiresless specific energy but may limit the harvesters capacity in a dense plantation. Light shredding witha hammer-type shredder improves the flexibility of the stems for subsequent compression in a baler.A large round baler is easier to align with the cutter-shredder mechanism than a large square balerbut the round baler requires good orientation of the stems to produce a uniform cylinder. Theselected design criteria are based on laboratory and field trials carried out with long stem willow. Theprototype was constructed in April-May 2006 and is being field tested over the next two years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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