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Enregistrement W4408564164 · doi:10.1007/s11676-025-01834-x

Pathfinder: a tool for operational planning of forest regeneration on clearcuts

2025· article· en· W4408564164 sur OpenAlexaff
Linnea Hansson, A. L. Rowell, Mikael Rönnqvist, Patrik Flisberg, Fredrik Johansson, Rasmus Sørensen, Morgan Rossander, Petrus Jönsson

Notice bibliographique

RevueJournal of Forestry Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathfinderRegeneration (biology)ForestryGeographyForest managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental scienceComputer scienceBiologyLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Effective forest regeneration is essential for sustainable forestry practices. In Sweden, mechanical site preparation and manual planting is the dominating method, but sourcing labour for the physically demanding work is difficult. An autonomous scarifying and planting system (Autoplant) could meet the requirements of the forest industry and, for this, a tool for regeneration planning and routing is needed. The tool, Pathfinder, plans the regeneration and routes based on the harvested production (hpr) files, soil moisture and parent material maps, no-go areas (for culture or nature conservation), digital elevation models (DEM), and machine data (e.g., working width, critical slope, time taken for different turn angles). The overall planting solution is either a set of capacity constrained routes or a continuous route and could be used for any planting machine as well as for traditional scarifiers as disc trenchers or mounders pulled by forwarders. Pathfinder was tested on eleven regeneration areas throughout Sweden, both with continuous routes and routes based on a carrying capacity of 1500 seedlings. The net operation area, species and seedling density suggestions were deemed relevant by expert judgement in the field. The routes provided by Pathfinder were compared with solutions given by two experienced drivers and a third solution based on the actual soil scarification at the site. Total driving distance did not differ significantly between the suggestions, but Pathfinder included less side-slope driving on steep slopes (≥ 27% or 15°) and medium slopes (15–27%). The chosen threshold value for steep slopes (where side-slope driving should be avoided) affects the routing, and a lower threshold means more turning and longer driving distance. Pathfinder is not only a tool for routing of planting machines, but also helps in planning of traditional regeneration by providing a more correct net area and tree species suggestions based on the growth of the previous stand. It also diminishes the risk of severe soil disturbance by excluding the wettest area in the planning.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,009

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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