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Enregistrement W1921053261 · doi:10.1139/cjfr-2012-0479

Regional variation in the proportion of red heartwood in sugar maple and yellow birch

2013· article· en· W1921053261 sur OpenAlexafffundvenueabout
Filip Havreljuk, Alexis Achim, David Pothier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésYellow birchMapleAceraceaeBotanyBiologyForestryHorticultureGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stems of sugar maple (Acer saccharum Marsh.) and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) trees often contain a column of discoloured wood known as red heartwood, which reduces lumber value. To quantify the regional-scale variation in red heartwood, 192 trees of each species were sampled in 12 locations across the temperate forest zone of southern Québec, Canada. Large regional variation in the radial proportion of red heartwood (RHP) at breast height (1.3 m) was observed in both species. Statistical modeling showed that such variation was mainly attributable to factors related to tree development. Cambial age had a strong positive effect on RHP in both species, suggesting that the occurrence of red heartwood ultimately might be unavoidable. There was also a positive effect of ring area increment at the limit of the discoloured zone. In the case of sugar maple, there was an added effect of the trend in ring area increments observed in the same zone, with a negative trend being generally indicative of a larger RHP. Further variability in this species was also associated with the annual minimum temperature of the sampling locations. The models developed for each species explained around 60% of the variance in RHP and could be used to improve forest management and wood procurement decisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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