A Multi-Criterion Evaluation Process for Determining Cost-Effective Harvesting Systems in Fragmented Boreal Forests
Notice bibliographique
Résumé
Nordic forests, like those found in Canada, used to consist of large and relatively homogeneous mature stands. Such a spatial pattern allows for harvest operations to be highly concentrated, minimizing procurement costs. However, the growing fragmentation of these forests makes planning difficult and increases the costs of road building and machinery relocation. While operational solutions have been developed in regions with small harvest areas, their transferability to different settings is unknown. Finding the most suitable combination of equipment for a given context is challenging considering the multitude of possibilities. The objective of this study is to identify, from all possible options, a subset of harvest systems expected to perform well in fragmented boreal forests. The results from this research are two-fold. First, a comprehensive review of forest machines and harvest systems is provided. Second, a multi-criteria decision analysis (MCDA) methodology is proposed to evaluate the alternatives. In a boreal forest context, the conventional harvester-forwarder system (CTL) was ranked among the best solutions, along with mild adaptations of the usual configurations. Several whole-tree (WT) system configurations were also highly ranked. While the results are specific to the case studied, the review and selection methodology can serve in different operational contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».