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Enregistrement W3176493910 · doi:10.3390/f12070827

Cable Tensile Forces Associated to Winch Design in Tethered Harvesting Operations: A Case Study from the Pacific North West

2021· article· en· W3176493910 sur OpenAlexafffund
Omar Mologni, Eric D. T. Nance, C. Kevin Lyons, Luca Marchi, Stefano Grigolato, Raffaele Cavalli, Dominik Röeser

Notice bibliographique

RevueForests · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésWinchUltimate tensile strengthEngineeringMarine engineeringExtant taxonMechanical engineeringMaterials scienceComposite materialBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cable tensile forces in winch-assist harvesting have been investigated in order to assess the safety concerns of the technology. However, the literature is lacking, particularly in regards to the impact of winch design. In this study, a Summit Winch Assist tethering a feller-director on ground slopes up to 77% was monitored for four days. The cable tensile forces were simultaneously recorded at the harvesting and anchor machine at a frequency of 100 Hz. Cameras and GNSS devices enabled a time study of the operations and the recording of machine positions. Winch functionality and design were disclosed by the manufacturer and used for the interpretation of the results. The cable tensile forces reached 296 kN at the harvesting machine and 260 kN at the anchor machine. The slow negotiation of obstacles while moving downhill recorded the highest peaks, mainly due to threshold settings of the winch in the brake system activation. Lower but significant peaks were also recorded during stationary work tasks. The peaks, however, were limited to a few events and never exceeded the endurance limit of the cable. Overall, the study confirmed recent findings in cable tensile force analysis of active winch-assist operations and provided evidence of the underlaying mechanisms that contribute to cable tensile forces.

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)0,001
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 enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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