Effects of genetics on the wood properties of Sitka spruce growing in the UK: bending strength and stiffness of structural timber
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical tests were conducted on structural timber from a 37-year-old Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr), progeny trial located in Kershope Forest, Cumbria, UK. Values of modulus of rupture (MOR) and global modulus of elasticity (MOEG) in bending and density were compared between timber cut from four of the eight different seed lots which made up the experiment. Three of these seed lots were open-pollinated progeny of selected plus trees, while the fourth consisted of trees grown from an unimproved collection imported from the Queen Charlotte Islands (QCI) in British Columbia, Canada. The progenies from the plus trees were selected for their contrasting growth rates, stem form and wood density relative to the QCI control. Overall, the timber had characteristic values for density, MOR and MOEG consistent with the requirements for the C16 strength class. A significant difference in timber basic density was observed between two of the seed lots; however, there was no difference in MOR or MOEG between any of the seed lots. Most of the variation in strength properties in the study was attributable to differences between individual trees (»40 per cent) and individual pieces of timber from within a tree (»50 per cent), with only a small amount (⪅5 per cent) due to treatment differences. Results indicate that gains in merchantable log volume that have been achieved due to tree breeding do not appear to have been offset by a reduction in the mechanical properties of timber.
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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) | 0,000 | 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 ».