Steep terrain forest operations – challenges, technology development, current implementation, and future opportunities
Notice bibliographique
Résumé
While modern fully mechanized ground-based systems are a default option for safe and productive harvesting, they have always been limited by terrain factors such as slope, soil strength, and roughness. There is a limit with regard to the physical feasibility of operating machines on steep slopes because both the weight and also the force from the momentum created during traction loss can affect stability. A huge interest to improve traction of harvesting machines when operating on steep slopes is arising. One way to improve traction and stability on steep slopes is through assisting harvesting machines by winch and cable to anchor locations such as tree stumps or stationary equipment. This technology offers potential for improving the safety, productivity, and efficiency of a harvesting operation, as well as for improving machine mobility and reducing soil disturbance through the reduction of slip. With the exponential development of such technology, an integrated approach must be developed for conducting productive and injury-free mechanical harvesting operations on steep slopes that draws on the skills and accountabilities of the working team. Beyond a certain physical threshold, the only feasible and achievable solution providing some “intelligent behavior” to machines and systems would be the role of mechatronics application. One of the most relevant points could be the possibility to introduce the concept of “teleoperation” using unmanned ground vehicles. Combining teleoperation with winch-assist technology would provide a platform for extending the range of ground-based equipment to previously infeasible terrain conditions.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».