Optimization of irregular-grid cellular automata and application in risk management of wind damage in forest planning
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Notice bibliographique
Résumé
This study demonstrated how cellular automata, using irregular grids, can be used to minimize the risk of wind damage in forest management planning. The development of a forest in central Finland was simulated for a 30-year period with three subplanning periods. A forest growth and yield model in association with a mechanistic wind damage model was applied to simulate forest growth and to calculate the length of stand edges at risk. Irregular cellular automata were utilized to optimize the harvest schedules for reducing the risk and maintaining a sustainable harvest level. The cellular automata produced rational results, i.e., new clearcuts were often placed next to open gaps, thereby, reducing the amount of vulnerable stand edges. The algorithms of the cellular automata rapidly converged and optimized the harvest schedules in an efficient way, especially when risk minimization was the only objective. In a planning problem that included even-flow timber harvesting objectives (harvest level equal to the total timber growth), the targets were almost achieved. Although the cellular automaton had slightly larger deviations of harvesting from the targets compared with other tested heuristic approaches (simulated annealing, tabu search, and genetic algorithms), it had the best performance when minimizing the expected wind damage.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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