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Enregistrement W2578651226 · doi:10.1080/14942119.2017.1272286

The impact of disc settings and slash characteristics on the Bracke three-row disc trencher’s performance

2017· article· en· W2578651226 sur OpenAlexaffabout
Back Tomas Ersson, Denis Cormier, Michel St-Amour, Josianne Guay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forest Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlash (logging)MicrositeQuality (philosophy)Agricultural engineeringFuel efficiencySoftwoodLoggingEnvironmental scienceWork (physics)EngineeringForestryMechanical engineeringGeographyAutomotive engineeringAgronomyPulp and paper industryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When reforesting, disc trenching is the most common site preparation method in Canada. The settings on today’s disc trenching units can be modified extensively, but the effect of these modifications on the work quality and machine performance is poorly understood. We studied a three-row Bracke T35.a disc trenching unit that used five different disc settings to prepare three sites with five different slash characteristics in New Brunswick. We measured the travel speed and the resulting microsite quality during 2–4 machine passes on all 25 treatment combinations, plus the fuel consumption using an engine control module during 1–3 machine passes on 15 treatment combinations. The results showed no difference in microsite quality between disc settings, but it was significantly higher with seasoned than fresh slash, parallel-aligned than perpendicular-aligned slash, and softwood than mixedwood slash. Fuel consumption was significantly lower with parallel-aligned slash and softwood slash, but it was also markedly lower with the least aggressive disc settings. Our results suggest that increased disc down pressure increases fuel consumption but does not increase microsite quality among slash, while parallel-aligned slash increases both the work- and fuel-efficiency of the disc trencher. We therefore recommend operators to use less aggressive settings when disc trenching among slash, but also to become more active in monitoring their work quality. Foresters can further increase disc trenching efficiency by prescribing the trenches parallel to slash alignment and/or in seasoned slash; however, such prescriptions must be balanced with potentially longer rotation periods and added costs to harvesting, machine relocation, and tree planting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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