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Enregistrement W2003032555 · doi:10.2989/20702620.2013.785107

On-board computing in forest machinery as a tool to improve skidding operations in South African softwood sawtimber operations

2013· article· en· W2003032555 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSouthern Forests a Journal of Forest Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFPInnovationsCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésComputer scienceRangingSoftwoodRaw dataProductivitySimulationEngineeringTelecommunicationsPulp and paper industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On-board computing (OBC) systems in South African timber-harvesting operations are currently limited because of the lack of local expertise and experience. In this study three trials were conducted, monitoring three skidder extraction operations at three sites in South African softwood sawtimber operations. Both cable and grapple skidders were equipped with a MultiDAT data collection device. For all trials, parallel manual time studies were conducted. The results from the time-studies were then used as the basis for evaluation of the accuracy of the information gathered by the OBCs. The results demonstrated the usefulness of OBC devices. This paper reports the results of the application of various tools to support these assessments, considering different levels of complexity, different detail of the results and different fields of application (business uses and research purpose). With regards to the estimation of the machine utilisation rate, it was highlighted that the use of the vibration sensor with additional input from the machine operator in order to define the reason for stopping offered the best solution with an error ranging from -0.74% to +5.54%. This tool can be used in long-term monitoring to identify the possible under-utilisation of a machine and consequently to establish a working system that provides greater productivity. For the evaluation of machine utilisation, the simple analysis of the GPS track-log also provided good results with an error ranging from 4.29% to -4.25%, but it required time-consuming post-operation processing of the raw data in order to correctly interpret. The use of GPS data to perform work studies in general worked reasonably well, the main problem being again that, at certain stages, the process was not easily automated and tended to require time-consuming post-operation data manipulation. However, because of the amount of information derived from data processing, it presents a useful research tool. The introduction of simple OBCs in South Africa is possible, but does require organisational changes and adaptations from both machine operators, who need to be trained to understand and manage the specific user interface and data transmission, and from management responsible for data storage, collation and analysis, and subsequently the implementation of results in improving forest operations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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