MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1969590427 · doi:10.1139/x03-173

Estimation of the physical wood properties of green <i>Pinus taeda</i> radial samples by near infrared spectroscopy

2003· article· en· W1969590427 sur OpenAlexvenueno aff
L R Schimleck, Christian Mora, Richard F. Daniels

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoblolly pinePinus <genus>Water contentNear-infrared spectroscopySpectroscopyMoistureStiffnessCorrelation coefficientEnvironmental scienceMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)ChemistryBotanyMathematicsComposite materialGeologyPhysicsChromatographyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of near infrared (NIR) spectroscopy to the green wood of radial samples (simulated increment cores) and the development of calibrations for the prediction of wood properties are described. Twenty Pinus taeda L. (loblolly pine) radial strips were characterized in terms of air-dry density, microfibril angle (MFA), and stiffness. NIR spectra were obtained in 10-mm steps from the radial longitudinal and transverse faces of each sample and used to develop calibrations for each property. NIR spectra were collected when the wood was green (moisture content ranged from approximately 100% to 154%) and dried to approximately 7% moisture content. Relationships between measured and NIR estimates for green wood were good; coefficients of determination (R2) ranged from 0.79 (MFA) to 0.85 (air-dry density). Differences between calibrations developed using the radial longitudinal and transverse faces were small. Calibrations were tested on an independent set. Predictive errors were relatively large for some green samples and relationships were moderate; R2p ranged from 0.67 (MFA) to 0.81 (stiffness). Dry wood calibrations demonstrated strong predictive relationships with R2p ranging from 0.87 (air-dry density) to 0.95 (stiffness). NIR spectroscopy has the potential to predict the air-dry density, MFA, and stiffness of 10-mm sections of green P. taeda wood samples.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations122
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetWood Treatment and PropertiesTravaux en français237 207