Log Truck Transportation on Public Roads in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Industrial forestry within the Southland region of New Zealand is forecast to double over the next 20 years as the availability of wood from production forest plantations increases dramatically. This is generating unprecedented pressure on the public road network. An issue has arisen between government and industry over which should pay for the increasing road upgrading, rehabilitation, and maintenance costs generated by the burgeoning traffic, with the Southland Regional Council proposing a fourfold increase in the road-related rates (tax) charged to the forest industry. In an effort to produce an independent model of the forest industry's use of the road system, regional spatial data sets characterizing the wood supply, demand for wood, and road network were assembled and verified. The transportation geographic information system software package TransCAD was then used to determine the optimum distribution pattern for Southland's wood production. It was confirmed that an accurate model of the current transportation of wood in the region had been created. Distribution patterns under four input scenarios were analyzed. For domestic sawlogs, rearranging supply contracts was predicted to provide transportation savings, measured in annual tonne-kilometers, of just under 40%. On the other hand, there appeared to be no gains to be made in using unconstrained haul routes—the routes in current use are near the optimum. The predictive power of the model was illustrated for the case of chip logs, in which significant changes in traffic patterns were predicted for the 2009 harvest year, along with an order-of-magnitude increase in traffic volumes. The work revealed that the origin of the fourfold rate increase to be charged to forestry is in an arbitrary “perceived damage factor” applied to the numerically modeled traffic flows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».