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Enregistrement W2011226732 · doi:10.1139/x11-161

Anatomical and chemical factors affecting tensile growth stress in <i>Eucalyptus grandis</i> plantations at different latitudes in Brazil

2011· article· en· W2011226732 sur OpenAlexvenueno aff
Miho Kojima, Hiroyuki Yamamoto, Koichiro Saegusa, Fábio Minoru Yamaji, Masato Yoshida, Saori Yamashita, Takahisa Nakai

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEucalyptusCelluloseLatitudeUltimate tensile strengthLigninMaterials scienceHorticultureComposite materialBotanyEnvironmental scienceBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The key to using planted Eucalyptus as timber lies in controlling the characteristic high tensile growth stress that often causes serious processing defects in sawn logs and lumber. In the present study, we investigated variations in the longitudinal released strain (RS) of surface growth stress in stems of Eucalyptus grandis W. Hill ex Maiden planted in a wide range of latitudes in Brazil and established relationships between RS measurements and anatomical and chemical factors. Cellulose and lignin content, RS, and the microfibril angle (MFA) of the middle layer of the secondary wall (S 2 layer) differed among latitudes. The increase in cellulose content and decrease in MFA were correlated with the contractive value of RS, which explained the higher tensile growth stress in stems from high-latitude plantations where higher cellulose content and lower MFA were observed. To reduce processing defects due to tensile growth stress, the factors controlling MFA values and cellulose content must be identified.

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)0,000
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 enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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