Developing and testing the applicability of a decision support system for the planning of juvenile jack pine thinning
Notice bibliographique
Résumé
An investigation was made into the applicability of a model used to assist in \nplanning the allocation of pre-commercial thinning to juvenile jack pine stands. The \nhypothesis of this study was that planning pre-commercial thinning of juvenile jack pine \nto focus on areas within a stand {e.g. high density areas with the largest potential for \nresponse) is cheaper and more efficient than allocating a "blanket" pre-commercial \nthinning over entire jack pine stands. The model incorporates machine costing models, \npre-commercial thinning productivity estimates, stand density maps, and road networks \nto investigate the potential cost savings of detailed planning of pre-commercial thinning. \nIntegration of a GIS database, remote sensing, and network analysis provided an \nexperimental decision support system (DSS) for planning the allocation of precommercial \nthinning. The DSS was applied to two study areas in northwestern Ontario \ncontaining juvenile jack pine stands. Based on the case study results, there appears to \nbe potential for a total cost savings of 12 to 25 percent by planning and focusing precommercial \nthinning treatments to key areas of a stand. Estimated cost savings were \nreduced as the stem density spatial pattern became more uniform and the average stand \ndensity approached the eligible density for thinning. Cost estimates were also found to \nbe sensitive to the pre-commercial thinning productivity estimates. The planning model \ncould be applied to other problems involving spatial components such as skidder trail \nplanning in harvest blocks. Use of this DSS could assist in investigating the interactions \nbetween stand density patterns, pre-commercial thinning productivity, pre-commercial \nthinning equipment operational costs and allocations pre-commercial thinning treatments \nwithin a forest stand.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».