Application of Near-Infrared Spectroscopy to Determine the Juvenile–Mature Wood Transition in Black Spruce
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The potential of near-infrared spectroscopy (NIRS) to determine the transition from juvenile to mature wood in black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) was assessed. In total, 127 wood samples were harvested from 50 sites located across the black spruce–moss domain in the province of Québec, Canada. Mechanical wood properties were determined by SilviScan. NIR spectra were collected on the transverse face of the samples. Good to excellent calibration statistics (R2, ratio of performance to deviation) were obtained for basic density (0.85, 1.8), microfibril angle (0.79, 2.2), and modulus of elasticity (0.88, 2.9). Two-segment linear regressions were applied to microfibril angle profiles to determine the transition age and then calculate the juvenile and mature wood properties. The values obtained using SilviScan data were compared with those obtained using NIRS predicted data. Using SilviScan data, the average transition age was 23 years, with a standard deviation of 7 years. The correlation was moderate for the transition age (r = 0.592, P < 0.0001), which was slightly underestimated by NIRS with a mean prediction error (and 95% limits of agreement) of −2.2 ± 6.3 years (−14.6/10.1). These results suggest that the transition age from juvenile to mature wood could be predicted by NIRS. This article makes some recommendations to improve method accuracy for operational use.
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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) | 0,000 | 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 ».