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Enregistrement W2058133446 · doi:10.13031/2013.42473

Harvest of Natural Shrubs with a Biobaler in Various Environments in Québec, Ontario and Minnesota

2012· article· en· W2058133446 sur OpenAlexafffundabout
P. Savoie, Dean Current, François-Simon Robert, Pierre-Luc Hébert

Notice bibliographique

RevueApplied Engineering in Agriculture · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensUniversité LavalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésEnvironmental scienceUnderstoryWillowBiomass (ecology)Basal areaAgronomyForestryCropAgroforestryCanopyGeographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biobaler is a novel approach to cut woody crops up to 150-mm basal diameter and compress the biomass into round bales. It can be used to harvest short-rotation woody crop plantations such as willow or hybrid poplar. It can also be used to clear wild brush, forest understory, and encroaching small trees to improve land management. A commercial version of the biobaler was evaluated for the latter purpose, i.e., to harvest natural shrubs in various environments in central Canada (at three sites in Qubec and two sites in Ontario) and in mid-western United States (at seven sites in Minnesota). More than 250 bales were harvested and monitored on natural stands in 2009 and 2010 to gain information on machinery management under wide-ranging conditions of crop species, density, and soil conditions. The harvest rate ranged from 2 to 26 bales/h (average of 14 bales/h). Bale mass averaged 477 kg at 46% moisture content [260 kg dry mass (DM)/bale at a density of 166 kg DM/m]. Diesel fuel consumption averaged 8.5 L/t DM. Harvesting cost with the biobaler was estimated at $33/t DM in high yield with rapid harvest (20 bale/h) and $64/t DM at low capacity (10 bales/h) which can be caused by lower yield or poor traction. The information will be helpful to evaluate the cost of environmental management of natural stands covered with brush and the potential biomass that may be recovered.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,134
Écart entre enseignants0,132 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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