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Enregistrement W1994416914 · doi:10.1139/x05-219

Influence of selective breeding on the development of juvenile wood in Sitka spruce

2005· article· en· W1994416914 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Andrew D. S. Cameron, S J Lee, A.K. Livingston, J. A. Petty

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenilePithTracheidMicrofibrilHorticultureBotanyBiologyPicea abiesAnnual growth %Growth rateDouglas firAnimal scienceEcologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of selective breeding on juvenile wood formation in 24-year-old Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr.) was investigated. Properties associated with juvenile wood in fast-growing progenies were compared with those from slow-growing progenies and an unimproved control of similar growth rate (origin Queen Charlotte Islands, British Columbia, Canada). Large differences in properties associated with juvenile wood, namely high annual ring width, high microfibril angle, low density, and low latewood proportion, were observed in the first 12 or so rings from the pith between treatments. These properties were significantly inferior in the fast-growing progenies in comparison with the slow-growing treatments. From the 13th ring outwards, no significant differences were found between treatments in all attributes measured. Coefficients of determination (R 2 ) between ring width and wood properties measured from rings 1 to 12 revealed only weak associations. Conversely, R 2 values calculated for rings 13–19 revealed significant associations, indicating that density, latewood proportion, and tracheid length and diameter declined, while microfibril angle increased, with increasing ring width. The period of formation and the properties of juvenile wood appear to be largely independent of growth rate. High growth rate in the mature wood remains a concern in terms of wood quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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