Relationships between acoustic variables and different measures of stiffness in standing <i>Pinus taeda</i> trees
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic tools are increasingly used to estimate standing-tree (dynamic) stiffness; however, such techniques overestimate static stiffness, the standard measurement for determining modulus of elasticity (MOE) of wood. This study aimed to identify correction methods for standing-tree estimates making dynamic and static stiffness comparable. Sixty Pinus taeda L. trees, ranging from 14 to 19 years old, obtained from genetic tests established in the southeastern United States, were analyzed. Standing-tree acoustic velocities were measured using the TreeSonic tool. Acoustic velocities were also recorded in butt logs cut from the same trees using the Director HM200. A strong but biased relationship between tree and log velocities was observed, with tree velocities 32% higher (on average) than the corresponding log velocities. Two correction methods, one for calibrating tree velocities and one for accounting for differences in wood moisture content, were used to determine an adjusted MOE. After correction, adjusted MOE estimates were in good agreement with static longitudinal MOE values measured on clearwood specimens obtained from the trees, and no systematic bias was observed. The results of this study show that acoustic estimates of MOE on standing trees largely depend on how the data are processed and the reference method used.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 découle