A Procedure to Characterize Wood Pile Inventories at Roadside
Notice bibliographique
Résumé
Tracking roadside wood inventories is necessary for wood procurement. However, this operation is increasingly problematic due to the costs associated with reaching remote sites, labour shortage, and the methods providing limited information on the characteristics of the logs required for transport planning. To overcome these problems, an automated procedure has been developed in Arcmap to characterize individual wood pile inventories at roadside by using GPS points of forwarders, harvester production files, and the road network shape files. An inventory of the logs in the harvest area followed by a wood pile inventory at the roadside were made to evaluate how the procedure could trace logs from machine operating trail to predicted wood pile locations. The study was done at six harvest blocks in the Saguenay-Lac-Saint-Jean region in the province of Quebec, Canada. The procedure was not able to differentiate individual wood piles and aggregated several piles into predicted unloading areas. Results indicated a similarity index of 72% to manually inventoried wood piles. The similarity index could be explained by the low percentage of inventoried unpredicted wood pile lengths (3%) and a high percentage of overpredicted wood pile lengths (27%). The positive allocation rate could not be assessed at the level of the individual piles. On the other hand, the procedure properly allocated 96% of the logs to unloading areas. With the level of precision obtained, the developed procedure could be beneficial for managing the transportation of wood at the level of the road segment since it provides all the dendrometric data of the logs available for transport without requiring human intervention in the forest.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».