Contribution à l'amélioration de la sécurité et de la disponibilité des abatteuses façonneuses
Bibliographic record
Abstract
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.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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 teacher head, 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".