Stiffness of Douglas-fir lumber: effects of wood properties and genetics
Notice bibliographique
Résumé
Because stiffness (modulus of elasticity (MOE)) is important for structural wood products, breeders and silviculturists seek to efficiently measure and improve this trait. We studied MOE in a 25-year-old progeny test of Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) using field-based tools (ST300 and HM200) to measure stress wave MOE of standing trees and logs. We measured density, static bending MOE, and transverse vibration MOE on 2 × 4s, and density, SilviScan MOE, and SilviScan microfibril angle on small clearwood samples. Bending MOE had moderate to strong phenotypic and genetic correlations with stress wave MOE of trees and logs, transverse vibration MOE of 2 × 4s, and the densities of 2 × 4s and basal wood discs but was weakly correlated with the numbers and sizes of knots. The best lumber grade had the highest bending stiffness and smallest edge knots. Bending stiffness had a strong positive correlation with the density of small clearwood samples and a moderate negative correlation with microfibril angle. Compared with microfibril angle and edge knots, path analyses indicated that density had the strongest direct effect on bending MOE. We recommend that breeders measure and select for stress wave velocity to improve bending stiffness in Douglas-fir. Genetic gains can be increased by including wood density, but genetic selection for fewer or smaller knots will be ineffective.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».