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Enregistrement W2107002614 · doi:10.1139/x00-200

Breeding objectives for three silvicultural regimes of radiata pine

2001· article· en· W2107002614 sur OpenAlexfundvenueno aff
Luis A. Apiolaza, Dorian J. Garrick

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMassey UniversityInstitute of Veterinary, Animal and Biomedical Sciences, Massey UniversityUniversity of TasmaniaUniversidad Austral de ChileUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésPulpwoodThinningPinus radiataGenetic gainAgroforestryTree breedingTraitMathematicsPruningSilvicultureWood productionForestryForest managementFellingProduction (economics)BiologyAgronomyWoody plantEconomicsGeographyBotanyGenetic variationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A generic vertically integrated firm, comprising a production forest, a sawmill, and a pulp mill was modelled under three silvicultural regimes: direct to pulp, intermediate (includes production thinning), and intensive (includes production thinnings and pruning). The harvest age traits included in the breeding objective were total volume (m3/ha) and average wood density (kg/m3). Economic values for each trait were calculated as the difference in discounted profit for a unit marginal increase of volume or density, and expressed as relative weights to facilitate comparisons between the objectives. The methodology was applied to a Chilean case study using representative economic and production circumstances. The breeding objectives so derived were 1vol + 2.4den for pulp, 1vol + 1.1den for intermediate, and 1vol + 1.2den for the intensive regime, where vol and den are the breeding values for volume and density, respectively. The firm was profitable under all regimes. Genetic correlations between the objectives for each regime were higher than 0.9, indicating that a single breeding strategy with objective 1vol + 1.5den could be adopted, with almost no loss of genetic gain relative to selecting for a particular silvicultural regime.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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