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Enregistrement W4391329637 · doi:10.18280/mmep.110114

Impact Assessment of Different Propulsion Systems in Forestry Machinery on Soil Properties

2024· article· en· W4391329637 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésForestryPropulsionEnvironmental scienceAgroforestryAerospace engineeringEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In forest ecosystems, the selection of appropriate machinery for logging operations is crucial for soil conservation. This study aimed to evaluate the ecological impact of various forestry machines, including wheeled, semi-tracked, and fully tracked types, on key soil parameters. Field experiments were conducted in forested stands, wherein the influence of these machines on soil porosity, compaction, and slope stability was systematically assessed. It was found that wheeled machines, characterized by multiple tires, adversely affect soil structure, leading to increased compaction and reduced porosity. Conversely, machinery with full tracks exhibited significantly lesser impact on soil integrity, suggesting their role in minimizing soil disturbance. Semi-tracked machines, integrating both wheels and tracks, presented an intermediate effect on the soil properties. Parameters such as slope angle, soil porosity, and particle density were meticulously measured and analyzed, providing insights into the varying degrees of soil disturbance caused by each machinery type. The findings underscore the necessity of employing tracked machines to preserve physicochemical soil properties in forest ecosystems. This research contributes to the understanding of the ecological consequences of machinery use in forestry, highlighting the importance of selecting machinery types that align with sustainable forest management practices. The results advocate for a paradigm shift towards machinery that mitigates soil disturbance, thereby supporting the health and sustainability of forest ecosystems. Future research should focus on developing and implementing forest management strategies that prioritize soil conservation, ensuring the long-term viability of forested landscapes. © 2024 The authors. This article is published by IIETA and is licensed under the CC BY 4.0 license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,575

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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