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Enregistrement W1988630145 · doi:10.5558/tfc84392-3

Temporal change in wood quality attributes in standing dead beetle-killed lodgepole pine

2008· article· en· W1988630145 sur OpenAlexaffvenue
Steen Magnussen, Dave Harrison

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater contentBark beetleHorticultureMoistureWoody plantDead treeBiologyEnvironmental scienceBark (sound)ForestryBotanyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number and size of checks, wood moisture content, extent of blue-stain, rot and decay was examined by stem analysis in 360 mature standing beetle-killed lodgepole pines. Trees came from three areas (Burns Lake, Quesnel, and Vanderhoof) in Central British Columbia. Each area was represented by 14 to 16 sampling areas (stands) distributed evenly across three soil moisture regimes (dry, mesic, wet). Year of death was estimated from tree ring-analysis, local knowledge and insect and disease survey maps. An approximately equal number of trees had been dead for one or two years, three or four years, or for five or more years. During the first five years since death by beetle attack the number of checks per tree increased from 2.5 to 10.2 and the average depth of checks increased from 4.3 cm to 5.1 cm. Checks were deeper, wider, and longer on the drier sites than on mesic and wet sites. Moisture content of sapwood and heartwood was near the fibre saturation point (ca 30%) one year after death and continued to decrease at a rate of approximately 1.7% per year. Both the incidence and the extent (relative to basal area) of rot and decay increased significantly with time since death. All trees had an extensive blue-stain discoloration. Deterioration of wood quality was fastest during the first two years after a beetle attack. Key words: wood checks, moisture content, blue-stain, wood quality, spiral grain, bark beetle

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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