Contribution à l'amélioration de la sécurité et de la disponibilité des abatteuses façonneuses
Notice bibliographique
Résumé
Au cours des dernières décennies, on assiste à une mécanisation massive des opérations forestières, notamment des travaux d'abattage façonnage. Des engins sophistiqués ont été introduits pour améliorer la productivité et répondre aux multiples exigences des clients en termes de coût, de qualité, de quantité et de délai. Le secteur de l'abattage façonnage a enregistré une augmentation significative des accidents de travail. Plusieurs facteurs ont été identifiés à priori. Le présent mémoire propose une analyse exhaustive de ce problème basée sur les travaux publiés dans la littérature et sur les observations effectuées sur le terrain. Un recensement des engins utilisés et une analyse des processus d'exploitation ont permis d'examiner plusieurs facteurs qui affectent, non seulement la sécurité mais également la productivité de ces machines. Une analyse des modes de défaillances de la tête d'abattage la plus représentative au Québec a été réalisée. Le mémoire analyse d'une manière détaillée, aussi bien les volets techniques liés à l'utilisation des têtes d'abattage que ceux inhérents aux processus d'exploitation dans la forêt.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».