Determinação da eficiência energética em máquinas de colheita florestal em sistema Full-tree
Bibliographic record
Abstract
Face ao aumento das emissões de carbono na atmosfera e a urgente necessidade de busca de alternativas energéticas mais eficientes em todos os setores da cadeia produtiva, este estudo objetivou determinar a eficiência energética de máquinas utilizadas na colheita florestal operando em sistema full tree e sua correlação com a volumetria das florestas e a produtividade das máquinas. Foram analisados dados coletados em áreas de uma empresa florestal, produtora de eucalipto, localizada nas regiões dos vales dos Rios Jequitinhonha e São Francisco, Estado de Minas Gerais. Foi analisado o rendimento energético das máquinas Feller Buncher, Skidder e Garra Traçadora, operando em sistema full tree e sua correlação com a volumetria das florestas e a produtividade das mesmas. Os resultados apontam que a variável produtividade da floresta tem forte correlação positiva a produtividade do Feller Buncher, média correlação positiva com a do Skidder e baixa correlação positiva com a da Garra Traçadora. Seguindo essa tendência, todas as máquinas apresentaram fortíssima correlação negativa entre produtividade e eficiência energética, demonstrando que um acréscimo na produtividade das mesmas acarreta, em ordem inversamente proporcional, uma significativa melhoria da eficiência energética da operação, independente da atividade realizada. Conclui-se a melhoria da eficiência energética em máquinas de colheita florestal oferece vantagens significativas que vão desde a economia de custos e a redução do impacto ambiental até o aumento da produtividade e a conformidade com regulamentações. Portanto, é uma prática importante para o setor florestal moderno, que busca equilibrar o uso sustentável dos recursos naturais com a eficiência operacional.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".