Markberedning i brant och stenig terräng : en jämförande studie mellan markberedning med harv, grävmaskin och spadförsedd skördare
Notice bibliographique
Résumé
Markberedningsresultat för tvåradig harv, konventionell grävmaskin och skördare med kranspetsmonterat spadliknande markberedningsaggregat (spadförsedd skördare) jämfördes i ett fältförsök i Medelpad omfattande olika terrängsvårigheter i lutning och ytstruktur (lika Grundförhållanden men olika nivåer på Ytstruktur och Lutning, dvs. olika GYL-klasser). Genom en separat studie av markberedningsresultatets betydelse för planterade tallplantors överlevnad och tillväxt efter 10 år (SCA:s fasta provytor från 1998-2003) skapades 10-åriga ungskogskogsbestånd för markberedningsalternativen. Därefter genererades nuvärden för en omloppstid genom framskrivning av volymproduktion i Heureka PlanVis. \nMarkberedning med grävmaskin resulterade i flest godkända planteringspunkter per ha. På GYL 111 och 123 blev kostnaden per godkänd planteringspunkt, och per hektar, lägst med harv och högst med spadförsedd skördare (> 60 % dyrare). På GYL 134 blev riktade metoder > 50 % billigare jämfört med harv, främst för att harv endast kunde köra i medlut. Minst skillnad i kostnad var på GYL 143. Spadförsedd skördare orsakade klart minst markpåverkan. Skillnaden i antal överlevda huvudstammar per ha efter 10 år var små (<5%) mellan markberedningsalternativen vilket följaktligen resulterade i små skillnader vid skattning av volymproduktion och nettointäkter. Volymproduktion och nettointäkter blev dock något högre för plantering i markberedda planteringspunkter jämfört med plantering i ej markberedda planteringspunkter intill det markberedda vilket indikerar att planteringspunkterna har betydelse för långsiktig virkesproduktion. Det som i studien främst påverkade nuvärdet var kostnaden för markberedningen, dvs. skillnader i metodkostnader avspeglades i nuvärdet. \nResultaten i studien indikerar att vid markberedning i svår terräng (främst avseende lutning) kan riktade markberedningsmetoder vara ett lönsammare alternativ. När konventionell rundkörning kan användas är harvning dock förmodligen mer lönsamt. Om markpåverkan ska beaktas i jämförelsen är riktade markberedningsmetoder fördelaktiga gentemot harvning, i den här studien var markpåverkan från grävmaskin drygt hälften och från spadförsedd skördare endast en femtedel av harvningens påverkan.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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 ».