Caractérisation des inventaires de bois en bordure de route
Bibliographic record
Abstract
Le suivi des inventaires de bois en bordure de route est nécessaire dans la gestion des approvisionnements en bois des scieries et, plus particulièrement, pour déterminer le montant des avances à payer aux entrepreneurs forestiers, la planification du transport et la planification de la production de l'usine. Cependant, cette opération est de plus en plus problématique due aux coûts associés aux déplacements vers les chantiers éloignés, le manque de main-d'œuvre et des méthodes actuelles fournissant des informations limitées sur les caractéristiques dendrométriques des billots. Pour pallier ces problèmes, une procédure automatisée a été développée dans le logiciel Arcmap pour caractériser les inventaires de bois en bordure de route en utilisant les points GPS du porteur, les fichiers de production des abatteuses-façonneuses et le fichier de forme du réseau routier. Un inventaire des billots sur des blocs de coupe suivi d'inventaires en bordure de route ont été réalisés pour évaluer la capacité de la procédure à prédire la localisation et la dimension des empilements et leur contenu. Cette étude a été réalisée dans six blocs de coupe dans la région du Saguenay-Lac-Sain-Jean. Afin de mieux comprendre l'impact des paramètres de la procédure automatisée sur sa performance, une analyse de sensibilité locale a été faite. La procédure identifie des zones de déchargement plutôt que des piles individuelles étant donné leur proximité. Les résultats indiquent un indice de similitude de 72% entre les piles prédites et celles inventoriées. L'écart s'explique par un faible pourcentage des longueurs de piles inventoriées non prédites (3%) et un pourcentage élevé des longueurs des piles de bois surprédites (27%). La procédure attribue adéquatement 96% des billots aux zones de déchargement. L'analyse de sensibilité a permis de déceler quelques tendances sur la performance de la procédure. La procédure proposée, de caractérisation des inventaires de bois en bordure de route, fournie toutes les données dendrométriques des billes en inventaire sans intervention humaine. Ces informations peuvent s'avérer bénéfiques pour la planification des activités de transport et en scierie.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".