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Enregistrement W2038136601 · doi:10.5558/tfc86263-2

Effect of Armillaria root disease on quality and value of green Douglas-fir lumber

2010· article· en· W2038136601 sur OpenAlexaffvenue
M. G. Cruickshank

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArmillariaDouglas firGrading (engineering)HorticultureMathematicsForestryBotanyBiologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a few tree species, scattered accounts of impact caused by root disease exist in the literature mainly at the tree level. No product quality impacts have ever been measured or properly costed. To provide some information on value impacts, green rough-sawn Douglas-fir lumber was cut from trees with and without Armillaria root disease. This produced 80 boards from six trees in two planted stands. Fewer boards came from living diseased trees compared to healthy trees of similar diameter (1.3 m) at both sites, suggesting that disease may affect stem taper or form. Lumber from diseased trees was affected most often by warp and for healthy trees by knots, but warp affected value the most. Disease appears to have at best no effect, and at worst, a negative effect on lumber value but is not likely to increase value. This is the first report of the impact of a root disease on lumber quality and value, but further work would be required to properly assess this. Key words: disease, Armillaria root disease, conifer, Douglas-fir, wood quality, lumber warping, lumber value, lumber grading

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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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