Aggregating microsegments into harvest blocks by using spatial optimization and proximity objectives
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzed the performance of distance-based objective variables as an alternative to adjacency-based variables in spatial optimization when the aim is to aggregate small forest segments into harvest blocks. Distance-based objective variables maximized harvested volume within a certain distance from a harvested segment. Segments that constituted a harvest block did not have to be adjacent. It was hypothesized that it is more profitable to aggregate harvest blocks by using distance-based objective variables instead of adjacency-based objectives. It was also assumed that distance-based objectives result in harvest areas that correspond better to the harvest blocks of forestry practice. Distance-based objectives were tested with four maximum distances of uncut forest between two segments of the same harvest block. The tested distances were 0, 25, 100, and 300 m. A zero distance means that only adjacent segments form harvest blocks. The results showed that distance-based cutting aggregations improved net present value, as compared with adjacency-based cutting aggregation. Distance-based objective variables also resulted in larger harvest block size than adjacency-based objectives, if the maximum allowed distance of uncut forest between two harvested segments of the same harvest block was 25 m or longer and the average removal of a harvest block was 300 m 3 or more. Requirement for adjacency led to small and compact harvest blocks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».