Impact du charançon du pin blanc (<i>Pissodes strobi</i>Peck) dans les plantations dépinette de Norvège (<i>Picea abies</i>(L.) Karst.). Partie 2 : Propriétés du bois des sciages
Notice bibliographique
Résumé
We studied the lumber characteristics of 148 trees taken for that purpose during commercial thinning operations in three Norway spruce (Picea abies [L.] Karst.) plantations, aged from 32 to 34 years, which had been attacked by the white pine weevil (Pissodes strobi [Peck]). The trees, with diameters ranging from 14 to 23 cm, were grouped into three quality classes according to the number of major deformations caused by the weevil. The effects of the deformations on rigidity, bending strength, wood density and lumber defects were examined. Results show that in general the deformations caused by the weevil do not affect the lumber properties of Norway spruce on sites of medium- to high-quality. For the three Norway spruce plantations, the mean values of the modulus of elasticity (MOE) of the lumber vary from 8510 to 9357 MPa, and for the modulus of rupture (MOR) range from 36.0 to 42.5 MPa, whereas wood density varies from 324 to 343 kg·m -3 . For comparison purposes, the same measurements were taken on lumber from 38 trees in a white spruce (P. glauca [Moench] Voss) plantation that was unaffected by the weevil, but otherwise comparable to the Norway spruce plantation on one of the sites studied. The lumber properties from the Norway spruce taken from deformed or undeformed stems are 34% superior to the white spruce for the MOE, 20% for the MOR and 8% for wood density. The smaller knots in the Norway spruce could explain this difference. On the other hand, a visual classification of this type of wood reveals few differences in the lumber's bending strength or rigidity. Key words: Norway spruce, Picea abies, wood characteristics, MOE, MOR, wood density, lumber, white pine weevil, Pissodes strobi, white spruce, Picea glauca
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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 | 0,001 | 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 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 ».