Predicting sugar maple (<i>Acer</i> <i>saccharum</i>) discoloured wood characteristics
Notice bibliographique
Résumé
The presence of wound (strain) initiated discoloured wood columns in the core of sugar maple (Acer saccharum Marshall) stems reduces the proportion of white-coloured wood and, thus, lowers its commercial value. This study aimed to assess the relationship between tree characteristics and the extent and proportion of discoloured wood in sugar maple tree stems. Using 109 trees from three different sites in southern Quebec, we found that the proportion of discoloured wood increased with decreasing sapwood volume and increasing tree age. Younger trees showed a significantly lower proportion of discoloured wood volume. Discoloured wood volume increases disproportionately with tree diameter, while varying among sites. The third important factor affecting the amount of discolored wood was tree vigour as measured by crown characteristics and growth rate changes. A nonlinear mixed-effects model was used to predict discoloured wood taper. Height along the stem was used as a predictor, along with diameter at 1.3 m (DBH), the ratio of live crown length to tree height, and tree height. Although observed injury surface area was positively correlated to discoloured wood volume, injury information did not explain a large share of discoloured wood proportion variation. Overall, older and larger trees with many injuries on less productive sites are likely to have more discoloured wood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».