INSTRUCTIONS DE DECOUPAGE GENERALES

REGLES GENERALES A OBSERVER POUR L’ABATTAGE :

En principe, l’abattage se divise en 2 opérations: l’entaille

(C) et le trait d’abattage (D).

Toujours commencer par le trait diagonal (du haut) de l’en- taille d’abattage (C), du côté choisi pour la chute de l’arbre

(E). Eviter de scier trop profondément l’entaille horizontale (du bas).

L’entaille d’abattage (C) doit être suffisamment ouverte pour créer une charnière (F) assez forte de largeur suff- isante et pour guider la chute de l’arbre aussí longtemps que possible.

3/4

1/4

E

C

F

D

3-5cm

G

H

Fig.19

Fig.18

AVERTISSEMENT :

Ne jamais marcher devant un arbre entaillé. Scier le trait d’abattage (D) de l’autre côté du tronc, 3 à 5 cm (1,5 à 2,0”) au-dessus de l’en- taille d’abattage (C) (Figure 18).

Ne jamais scier le tronc de part en part. Toujours laisser une charnière. La charnière guide l’arbre. Si le tronc est scié de part en part, l’arbre s’abattra de manière incon- trôlée.

Enfoncer des cales ou un levier d’abattage dans le trait sans attendre que l’arbre devienne instable et commence

àbouger. Ceci évite le pincement de la pointe du guide- chaîne dans le trait d’abattage au cas où la direction de la chute aurait été mal calculée. S’assurer que personne ne se trouve dans la zone de chute avant de donner l’impul- sion finale.

AVERTISSEMENT :

Avant la dernière entaille, s’assurer qu’il n’y ait aucun animal, obstacle ou individu dans les zones possibles de chute.

Fig.20

TRAIT D’ABATTAGE:

1.Utiliser des cales de bois ou plastique (G) pour empêch- er la chaîne ou le guide-chaîne (H) de se coincer dans le trait d’abattage. Les cales contrôlent aussi la chute (Figure 19).

2.Si le diamètre du tronc à couper est supérieur à la longueur du guide-chaîne, faire 2 entailles comme indiqué sur l’illustration (Figure 20).

AVERTISSEMENT :

Lorsque le trait d’abattage se rapproche de la charnière, l’arbre devrait commencer à tomber. A ce moment, enlever la tronçonneuse de la coupe, arrêter le moteur, déposer la tronçon- neuse, et quitter les lieux, utilisant votre voie de retraite (Figure 17).

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MTD PS manual Regles Generales a Observer Pour L’ABATTAGE, Trait D’ABATTAGE

PS specifications

MTD PS, or Machine Translation Deep Post-Editing System, is an innovative solution designed to improve the accuracy and quality of machine-generated translations. This system is particularly instrumental for businesses and organizations that rely on multilingual communication and require high-quality translations for documents, websites, and other materials.

One of the main features of MTD PS is its deep learning architecture, which employs neural networks to analyze and refine machine-generated translations. This technology allows the system to understand linguistic nuances, context, and semantics, resulting in translations that are not only grammatically correct but also culturally relevant. The adaptability of deep learning means that the system can continuously improve over time by learning from user feedback and various language data.

Another significant characteristic of MTD PS is its user-friendly interface. Designed with usability in mind, the system allows post-editors to review and enhance translations with ease. Suggestions for improvements are generated in real-time, enabling human translators to make quick decisions and apply necessary changes. This collaboration between humans and machines amplifies productivity while maintaining high standards of quality.

MTD PS integrates advanced natural language processing (NLP) technologies, which are crucial for understanding and generating human-like text. With features such as context-aware formatting and terminology management, the system ensures consistency across different translations, streamlining the localization process. NLP capabilities also facilitate the handling of idiomatic expressions and jargon specific to certain fields, enabling the system to cater to various industries.

Additionally, MTD PS is equipped with extensive data analytics features. It allows users to track performance metrics such as translation accuracy and editor efficiency. This data-driven approach helps organizations evaluate the effectiveness of their translation processes and make informed decisions about future localization strategies.

In summary, MTD PS is a powerful tool that leverages deep learning, NLP technologies, and user-centric design to enhance the quality of machine translations. Its ability to adapt, learn, and provide actionable insights makes it an invaluable asset for a wide range of applications in the global marketplace. As businesses continue to expand their reach across borders, systems like MTD PS will play a pivotal role in ensuring effective communication and fostering collaboration across cultures.