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Enregistrement W3197560192 · doi:10.3390/f12091212

Analysing the Impact of Harvesting Methods on the Quantity of Harvesting Residues: An Australian Case Study

2021· article· en· W3197560192 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueForests · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHectareBiomass (ecology)MathematicsPulpwoodEnvironmental scienceClearanceAgricultural engineeringAgroforestryAgronomyPulp and paper industryEngineeringBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many parameters can influence the weight of harvesting residues per hectare that remain on plantation sites after extracting sawlogs and pulpwoods. This study aimed at quantifying the impact of the cut-to-length and whole-tree harvesting methods on the weight of harvesting residues using 26 case studies in Australian plantations. A database was created using case studies conducted in different plantations, to measure the weight of harvesting residues per hectare and the components of harvesting residues. An analysis of variance was applied to test the impact made by the harvesting methods. The results confirmed that the cut-to-length harvesting method produced a larger weight of residues (104.0 tonnes of wet matter per hectare (tWM/ha) without additional biomass recovery and 64.7 tWM/ha with additional biomass recovery after sawlog/pulpwood extraction) than the whole-tree harvesting method (12.5 tWM/ha). The fraction test showed that stem wood formed the largest proportion of the harvesting residues in cut-to-length sites and needles were the largest component of the pine harvesting residues in sites cleared by the whole-tree harvesting method. The outcomes of this study could assist plantation managers to set proper strategies for harvesting residues management. Future research could study the impact of product type, silvicultural regime, stand quality, age, equipment, etc., on the weight of harvesting residues.

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 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)0,001
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 enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,308 · 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