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Enregistrement W2044625654 · doi:10.1139/x00-041

The influence of forest site on rate and extent of soil compaction and profile disturbance of skid trails during ground-based harvesting

2000· article· en· W2044625654 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph R. Williamson, W. A. Neilsen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil compactionEnvironmental scienceSoil waterCompactionLoggingBulk densitySoil scienceHydrology (agriculture)GeologyForestryGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil compaction has been considered a principal form of damage associated with logging, restricting root growth and reducing productivity. The rate and extent of soil compaction on skid trails was measured at six field locations covering a range of dry and wet forests. Data was collected for up to 21 passes of a laden logging machine. A similar extent of compaction, averaging 0.17 g·cm-3 increase in total soil bulk density (BD), was recorded for all field sites despite substantial site and soil differences. On average, 62% of the compaction in the top 10 cm of the soil occurred after only one pass of a laden logging machine. The environment under which soils had formed played a major role in determining the BD of the undisturbed soil. Compaction was strongly related to the original BD, forest type, and soil parent material. Soil strengths obtained in the field fell below levels found to restrict root growth. However, reduction in macropores, and the effect of that on aeration and drainage could reduce tree growth. On the wettest soils logged, machine forces displaced topsoils rather than causing compaction in situ. Recommended logging methods and implications for the development of sustainability indices are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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

Citations203
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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