Impact of the foliar pathogen Swiss needle cast on wood quality of Douglas-fir
Notice bibliographique
Résumé
Many stands of Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) near coastal areas of Oregon and Washington are heavily infected with the foliar pathogen causing Swiss needle cast (SNC) disease, and yet there is very little research on the resulting wood quality. Modulus of elasticity (MOE), modulus of rupture (MOR), microfibril angle (MFA), wood density, latewood proportion, and sapwood moisture content were examined in 20- to 28-year-old trees from 15 stands that were infected with varying intensities of SNC. SNC severity was quantified by measuring needle retention, the number of needle cohorts retained at three crown levels. Correlations between disease severity and wood properties were examined at both the stand and within-stand levels. Trees from heavily infected stands (needle retention <2 years) had higher MOE, wood density, and latewood proportion and lower sapwood moisture content than trees from healthier stands. Breast-height age (BHage) was also correlated with these properties, but age alone did not explain all of the increases. MFA was not associated with SNC severity. Within stands, needle retention was not associated with MOE or MOR. The increase in latewood proportion in diseased stands appears to be the driving factor behind their increase in stiffness (MOE). Ring width decreased with decreased needle retention, and the examined wood properties generally showed stronger correlations with ring width than with needle retention.
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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 | 0,000 | 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 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 ».