County Transportation Officials’ Perceptions of Timber Transportation Economic Importance, Infrastructure Impact, and Weight Limits in Georgia, USA
Notice bibliographique
Résumé
Log truck gross vehicle weight (GVW) limits in the US state of Georgia are among the lowest of any timber-producing state in the US and are far below GVW limits in countries such as Australia, Canada, Finland, and Sweden. In the state of Georgia, log trucks travel on county and state roads between harvest sites and forest industry mills. Most county roads were not constructed to support heavy trucks and so log trucks may damage these roads, even at the low GVW limits allowed in Georgia. Local governments sometimes enact timber harvesting ordinances to constrain timber transportation and often oppose efforts to increase GVW limits. The purpose of this study was to document local transportation officials’ perceptions of timber harvesting and transportation and to measure their support or opposition to alternative log truck weights and configurations. A telephone survey of county transportation superintendents or their equivalent was conducted in Georgia during the summer of 2020. Forty-three county officials responded to the survey, yielding a response rate of 43%. Ninety-eight percent of respondents reported that timber harvesting was important to their local economy, and 86% agreed that local governments were cooperative with log truck owners. County officials were concerned about damage from overweight log trucks and mud on public roads. The average preferred GVW and tandem axle weight limits were approximately 10% lower than the existing limits. County officials opposed six- and seven-axle 45,359 kg (100,000 lbs) GVW configurations but did support allowing log trucks to operate on interstate highways at current state weight limits. Findings suggest that logging businesses and mills should focus on improving compliance with weight laws, improving the condition of log trucks, and maintaining or improving relationships with the public and local government officials.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».