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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 OpenAlexvenueno aff
Edward Hertz, Aleksander Guriev, Varvara Druzyanova, Sergey Revyako, Олег Марков, Pavel Perfiliev, Igor Grigorev

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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