Comparison Between Genetic and Environmental Influences on Lumber Bending Properties in Young White Spruce
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated variation in lumber bending properties of white spruce (Picea glauca [Moench] Voss) and its correlation with tree growth, wood density, and knot size and number.A total of 242 sample trees from 39 open-pollinated families harvested from 36-year-old provenance-progeny trials at two sites in Quebec, Canada through a thinning operation were processed.The results indicate that mechanical properties of lumber from young white spruce plantation-grown trees are low.It appears that low wood density, the occurrence of numerous knots, and a high proportion of juvenile wood are the main factors contributing to the low lumber stiffness and strength properties.The narrow-sense heritability for lumber stiffness was low to moderate, whereas that of strength was hardly different from zero.Thus environmental growing conditions highly influence white spruce wood mechanical properties.The results also revealed a strong negative correlation between stem volume and lumber stiffness and strength at the family means, which suggests that selection for volume would have an indirect negative effect on lumber quality.However, the absence of such significant correlation at the phenotypic level also suggests that mass selection with vegetative propagation would be a promising avenue for improving white spruce wood properties without having to give up gains in volume.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».