Track-Monitoring and Analyzing Machine Clearances during Wood Forwarding
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on track-monitoring and analyzing machine clearances during wood forwarding across seasons and weather, using ultrasonic distance sensors in combination with time-stamped GPS xy locations, at 10 sec intervals. The resulting data, obtained from 54 harvesting blocks, were analyzed by machine type (two wood forwarders and one grapple skidder), stand type (softwood plantation versus natural hardwood stands), month, slope, cartographic depth-to-water (DTW) classes, number of passes along track, and machine speed. For the most part, clearances were highly variable, due to passing over stumps, rocks, harvest slash, brushmats, ruts, and snow cover when present. This variability was on average greater for the lighter-weight wood forwarders than for the heavier-weight skidder, with the former mostly moving along equally spaced lines on brushmats, while the paths of the latter spread away from central wood-landing sites. In terms of trends, machines moved 1) more slowly on wet ground, 2) faster during returning than forwarding, and 3) fastest along wood-landing roads, as to be expected. Low clearances were most notable during winter on snow-covered ground, and on non-frozen shallow DTW and wet multiple-pass ground. During dry weather conditions, clearances also increased from low-pass tracks to multi-pass tracks due to repeat soil compaction of broadened tracks. These results are presented block-by-block and by machine type. Each block-based clearance frequency pattern was quantified through regression analysis and using a gamma probability distribution function.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».