Wood and lumber properties from unthinned and precommercially thinned black spruce plantations.
Notice bibliographique
Résumé
This study examined wood and lumber bending properties of 44-yr-old plantation black spruce subjected to precommercial thinning (PCT) at age 23.PCT and tree diameter at breast height (DBH) had little effect on heartwood content and the No. 2 & Better lumber grade yield.With increasing DBH of 10 -18 cm, basic wood density (Db), lumber bending modulus of elasticity (MOE), and modulus of rupture (MOR) decreased by 8.1, 15.8 and 19.0%, respectively.The Db, MOE, MOR, and machine stress-rated (MSR) lumber yield from the stand with 35% basal area removal (T35) were lower than those of the control (T0) and the stand with 20% basal area removal (T20).The T20 had no significant effect on the Db, MOE, MOR, and MSR lumber yield.Juvenile wood content had a negative effect on lumber bending properties.The percentage of lumber pieces complying with the design values decreased with increasing thinning intensity.On average, MOE from T0, T20, and T35 were 10.9, 12.1, and 19.5% lower, respectively, than that from mature natural black spruce stands and 19.6, 18.0, and 10.8% higher, respectively, than that from wider-spaced black spruce plantations.MOE from T0 was also 14.5% higher than that from 50 -60-yr-old natural jack pine stands.This study indicates that it is possible to produce high-quality lumber from dense black spruce plantations with appropriate thinning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».