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Enregistrement W2127197729 · doi:10.1139/x05-196

Heartwood extractives in larch and effects on X-ray densitometry

2005· article· en· W2127197729 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Grabner, Rupert Wimmer, Notburga Gierlinger, Robert Evans, Geoffrey M. Downes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de la Recherche AgronomiqueCommonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
Mots-clésLarchLarix kaempferiHot water extractionSoftwoodBotanyChemistryExtraction (chemistry)HorticultureBiologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genus Larix is exceptional for its high content of extractives in the heartwood, with the dominating component arabinogalactan found abundantly in cell lumens of tracheids. On samples prepared from 100 European larch (Larix decidua Mill.) and hybrid larch (L. decidua × Larix kaempferi (Lamb.) Carr.) trees, extractive contents and wood density were measured using X-ray densitometry. A strong relationship between the amount of hot water extractives and the loss of density owing to the extraction process was found. Prior to extraction, increasing extractive content went hand-in-hand with higher wood density. At the heartwood–sapwood boundary, the density level dropped. After acetone and hot water extraction, the drop was no longer visible. Without proper consideration of the extractives in larch growth sites, comparisons in wood quality studies looking at wood density differences may become faulty, breeding studies could lead to incorrect selection strategies, and tree-ring studies may not deliver the expected climatic signals. Hence, hot water extractions should take place prior to radiation exposure.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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