Changes in cortical and wood terpenes in Sitka spruce in response to wounding
Notice bibliographique
Résumé
Terpene levels were measured in bark and wood samples of Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carrière) trees. The trees that had been selected as early or late flushing were subjected to artificial wounding to simulate attack by the white pine weevil, Pissodes strobi (Peck). Samples were taken at four times during the growing season: before wounding, shortly after wounding, and two times later in the season. Terpenes were extracted with hexane and quantified by capillary gas chromatography. There were no significant differences in total bark terpenes between early- and late-flushing trees or between control and wounded trees over all sampling times. There were no significant differences in total wood terpenes between early- and late-flushing trees or among sampling times, but a statistically significant difference was found between control and wounded trees. Eleven individual terpenes accounted for the majority of the terpenes in the extracts. Four bark terpenes showed significant differences with sampling time, two with flushing class, and none with treatment. Five wood terpenes showed significant differences with sampling time, two with flushing class, and nine with treatment. We concluded that flushing had only a minor effect on bark and wood terpene profiles and that wounding significantly increased terpene concentration in wood shortly after injury.
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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 | 0,001 | 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 ».