The effect of initial tree-planting density on timber and wood-fuel properties of red alder and sycamore
Notice bibliographique
Résumé
Studies on red alder (Alnus rubra Bong.) and sycamore (Acer pseudoplatanus L.) were carried out to assess their timber and wood-fuel properties when grown at wide spacing as in a silvopastoral system. Initial tree-planting density had significant effects on the modulus of elasticity (MOE) in red alder and compression strength in sycamore. Wood samples taken from red alder in high-density plots of 2500 stems·ha1 had a significantly higher MOE than those from trees in low-density plots of 400 stems·ha1 (silvopastoral system). Sycamore wood from the high-density plots had significantly higher compression strength than that from the low-density plots. However, there was no significant effect of planting density on the modulus of rupture in either species. On average, red alder had lower wood density, modulus of rupture, and compression strength than sycamore, but there was no significant difference in MOE between the two species. Planting density did not have any effect on the wood-fuel higher heating value of either red alder or sycamore, nor was there a significant difference in wood-fuel higher heating value between the two species. However, red alder wood had a significantly higher fuel-value index than sycamore, owing to its lower ash content.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».