Improvements in Value Recovery through Low Stump Heights: Mechanized versus Manual Felling
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stump heights were measured on two blocks harvested during the summer of 2000 in north-central British Columbia. Each block was of similar stand and terrain characteristics, consisting mainly of subalpine fir (Abies lasiocarpa) with minor components of white spruce (Picea glauca × P. engelmannii) on gentle slopes. The blocks were harvested by two different contractors using different felling methods: mechanized felling with a feller-buncher and manual felling with a chainsaw. The average measured stump height from mechanized felling was 8.8 cm lower than that of manual felling, measuring 21.9 and 13.1 cm, respectively. When the saw kerf of felling equipment and stump-pull were included, the average stump height of mechanized felling was shown to be 5.8 cm (17%) lower than manual felling. High-end and low-end potential value losses were determined based on average sawlog values (Canadian [CN] $60/m 3 ) and pulp log values (CN$40/m 3 ), respectively. The potential value loss from manual felling was estimated to be up to CN$0.33/tree more than from mechanized felling. This result indicated that mechanized felling recovered up to CN$160/ha over manual felling when an average sawlog value and the stand density information from the study site were used in the calculation. The study demonstrated that lower stump heights than the 30 cm maximum stump height set by the Forest Practices Code of British Columbia are attainable with both felling methods. Sensitivity analysis was performed to determine the potential value and volume gains for a range of stump heights from 0 to 30 cm. Operational constraints were identified in the study, and recommendations for minimizing stump heights are presented.
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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 | 0,000 | 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