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Enregistrement W2272972494

Designing a Forest Road Network Using Mixed Integer Programming

2013· article· en· W2272972494 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHrčak Portal of scientific journals of Croatia (University Computing Centre) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoggingInteger programmingForest roadComputer scienceGridTransport engineeringOverlayProcess (computing)Forest managementEngineeringGeographyEnvironmental scienceAgroforestryForestryAlgorithm
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest roads are an essential yet costly part of forest management, and optimization methods are important tools for planning road systems to support harvesting. This paper presents a Mixed Integer Programming (MIP) optimization model to design a forest access system consisting of logging roads for trucking and access spurs for skidding. The network designed is hierarchical in the sense that the two transport systems require significantly different road standards, and timber may only be transferred from access spurs to forest roads. All timber must be transported from harvest sites to exit nodes that connect the forest road network to public roads. A dense network of potential connections is formed by overlaying a regular grid onto the forest, and then calculating costs of inter-node connections using GIS topographical data. Feasible arcs thus determined are input to the optimization model. The model minimizes total cost of road construction and maintenance, skidding and whole transportation in forest. It can be used to develop road system alternatives to support the process of planning the total access system. The model performance is explored on a study area in a mountainous region, where a persistent access network for partial harvesting is required. High quality solutions were achieved in reasonable computational time.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,193 · 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