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Enregistrement W6980376881

Cable tensile force monitoring in steep slope forest operations
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2019· other· en· W6980376881 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePadua@research (University of Padova) · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainTowerLoggingUltimate tensile strengthWork (physics)Focus (optics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interest in active sustainable management of mountain forests is increasing around the world. Great effort, in particular, is focusing on the identification of efficient, safe, and sustainable steep slope harvesting solutions adapted to different environmental conditions. The main attention is moving toward winch-assist harvesting systems on trafficable terrain and European designed standing skyline mobile tower yarders on non-trafficable terrain. These cable-supported harvesting solutions have similar safety issues related to the use of tensioned wire ropes and the use of natural anchors. This research focused on the analysis of cable tensile force while operating with these harvesting solutions in ordinary harvesting sites and operational conditions.
\nFirst, a state-of-the-art about the steep slope cable-supported harvesting solutions and their main safety issues was completed. A particular focus was dedicated to the significant works on cable tensile force monitoring. Following, field studies were successfully carried out to monitor the cable tensile forces on ordinary logging operations. The survey interested eleven mobile tower yarders, observed on twelve different cable lines in the Italian Alps, and three large integrated-winch forwarders, observed on eight trails in the interior of British Columbia (Canada). A similar approach, based on the integration of tensile force monitoring, video recording of the operations, ground profile analysis, and load measurement/estimation, was applied to both the cable-supported systems. The case studies, the methodological approach used for the data collection and analysis, and the results of the monitoring are presented and reported in detail.
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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,013

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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