Suitable forestry machines for mechanical fuel load reduction and salvage recovery: a short review
Notice bibliographique
Résumé
Forest fires are one of the most severe incidents that can destroy large areas of forest lands and cause substantial damages to the nearby residential areas and farmlands. Human efforts to reduce the likelihood of starting forest fires include prescribed burning, mechanical fuel load reduction and livestock grazing. Following natural disasters in forest areas, a salvage recovery operation is usually conducted that may cause some environmental impacts. This article aimed to review the literatures to provide a summary of different types of machines and working methods that have been studied in different countries. The review results showed that the most common method for mechanical fuel load reduction was mechanised cut-to-length using a harvester and a forwarder. This method has been widely applied in Canada, USA, Europe, and Oceania. In some countries (e.g. Australia and USA) the whole tree method is also applied for mechanical fuel load reduction. This method was often conducted using feller-bunchers, grapple skidders and chippers/grinders. The majority of mechanical fuel load reduction projects produced the extra fibre which could be used for bioenergy purposes. The number of salvage recovery studies was limited compared with studies on mechanical fuel load reduction. Salvage recovery operations applied a cut-to-length and whole tree harvesting methods. Windthrown trees were extracted to the roadside using heavy size forwarders or grapple skidders in flat/moderate terrains while tower yarders were applied in steep terrains. Detailed information on work productivity is described in this article which can be of use to the academic and industrial users.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».