A modular terrain model for daily variations in machine-specific forest soil trafficability
Notice bibliographique
Résumé
A modular approach is presented to assess terrain-specific soil trafficability in terms of soil resistance to penetration and machine-specific rut depths. These modules address: (1) soil resistance to cone penetration (cone index, or CI) as affected by soil moisture, texture and pore space (Module 1), (2) machine-induced rut depths (single-pass and multi-cycles) as affected by wheel loads, tire specifications and CI (accounting for depth of compactable soil, Module 2), (3) temporal variations in hydrothermal conditions, CI, and potential rut depths due to daily soil moisture and temperature variations (Module 3), and (4) spatial variations in CI and rut depth across terrain due to corresponding changes in soil moisture, depth of compactable soil, bulk density, texture, frost depth, organic matter and coarse fragments (Module 4). The approach is applied to off-road wood-forwarding operations. Modules 1 and 2 were calibrated to apply to a wide range of soil conditions. Modules 3 and 4 were initialized for a wood-forwarding case study at CFB Gagetown, New Brunswick, Canada. Model results should be most applicable for flat to near-flat terrain, with insignificant wheel obstructions, and no organic matter accumulations on top of the mineral soil. Key words: Forest harvesting, soil penetration resistance, cone index, soil rut depth, soil disturbance, soil trafficability, soil compaction, terrain modelling
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».