Steep terrain forest operations – challenges, technology development, current implementation, and future opportunities
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.
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.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle