A detrimental soil disturbance prediction model for ground-based timber harvesting
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.
Notice bibliographique
Résumé
Soil properties and forest productivity can be affected during ground-based harvest operations and site preparation. The degree of impact varies widely depending on topographic features and soil properties. Forest managers who understand site-specific limits to ground-based harvesting can alter harvest method or season to limit soil disturbance. To determine the potential areal extent of detrimental (potentially plant growth limiting) soil disturbance based on site characteristics and season of harvest, we developed a predictive model based on soil monitoring data collected from 167 ground-based harvest units. Data collected included dominant site parameters (e.g., slope, aspect, soil texture, and landtype), harvest season, harvest type (intermediate or regeneration), and the machine(s) used during ground-based harvest operations. Aspect (p = 0.0217), slope (p = 0.0738), landtype (p = 0.0002), and the interaction of harvest season × landtype (p = 0.0002) were the key variables controlling the areal extent and magnitude of detrimental soil disturbance. For example, harvesting during non-winter months on gently rolling topography resulted in greater soil disturbance than similar harvest operations on landscapes that are highly dissected. This is likely due to the ease with which equipment can move off designated trails. A geospatially explicit predictive model was developed using general linear model variables found to significantly influence the areal extent of detrimental soil disturbance on nine defined landtypes. This tool provides a framework that, with local calibration, can be used on other forest lands as a decision support tool to geospatially depict landtypes susceptible to detrimental soil disturbance during ground-based harvest operations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle