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Enregistrement W3004296832 · doi:10.14288/1.0376466

The Potential Effects of Tethered-Based Forest Harvesting Systems on Soil Disturbance in Coastal British Columbia

2019· article· en· W3004296832 sur OpenAlexaboutno aff
Jacob Atherton

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Environmental scienceAgroforestryHydrology (agriculture)Remote sensingEnvironmental resource managementGeographyForestryGeologyGeotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While there are a variety of forest harvesting systems, there are few able to operate within the constraints of the increasingly harder to access timber supplies found in the mountains of the coastal region of British Columbia. While ground-based systems can access the more flat, unbroken terrain, steeper mountainous areas are limited to aerial-based systems, cable-based systems, and tethered-based systems, the latter being the focus of this paper. Tethered-based systems, namely tethered feller-bunchers, operate through working with a winching system upslope from the machine that allow for increased traction when operating (Sessions et al., 2017). This allows for these machines to operate on steeper slopes than their untethered counterparts (Sessions et al., 2017). While this method is generally more efficient and cost-effective compared to cable-based and aerial-based systems, it is important to note the effect of these machines on the soils in which they operate (Sessions et al., 2017). This paper assesses the issues associated with operating this machinery on steeper slopes. Research and knowledge on soil disturbance using ground-based harvesting methods, coupled with steep slope soil characteristics, will be used to examine the potential negative effects for harvesting with tethered-based system on soil disturbance, soil compaction, and slope stability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,138
Écart entre enseignants0,135 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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