Lumber grade yield, and value of plantation-grown black spruce from 3 stands in northwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Three black spruce plantations in northwestern Ontario, with varied stand densities and site indices were studied to determine lumber properties and yield. Based on visual grading rules, each stand produced at least 87% No. 2 and Better grade lumber. Wane and skip were the 2 most prominent defects causing lumber downgrades. The compliance of visually graded No. 2 and Better lumber with bending modulus of elasticity (MOE) design values for visual grades varied among stands, as did the proportion that qualified as machine stress-rated (MSR) lumber. MOE and Modulus of Rupture (MOR) differed among stands, consistent with differences in MSR yield. The stand with the highest density and the lowest site index produced the highest yield of MSR grade lumber, but not the highest compliance with bending MOE design values. Regardless of the grading scenario, the most productive stand with the largest average tree size produced the highest value per hectare ($28K per ha) under an MSR grading scenario. These results suggest that MSR grading can improve revenues, and that it will be needed to maintain market confidence in the quality of lumber from second-growth black spruce stands. Key words: lumber quality, Picea mariana (Mill.) BSP, market value, density regulation, stand-level effects, intensive silviculture
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».