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Enregistrement W2177510995 · doi:10.1139/x11-016

Wood quality in artificially inclined 1-year-old trees of <i>Eucalyptus regnans</i> — differences in tension wood and opposite wood properties

2011· article· en· W2177510995 sur OpenAlexvenueno aff
Shakti Chauhan, John Walker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Canterbury
Mots-clésPithTension (geology)ShrinkageComposite materialEucalyptusSolid woodMaterials scienceStiffnessBotanyHorticultureCompression (physics)Pulp and paper industryBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new approach to assess wood quality in 1-year-old Eucalyptus regnans F. Muell. Twenty-two seedlings were grown tilted to induce tension wood and acoustic velocity, basic density, longitudinal shrinkage, and volumetric shrinkage of both opposite wood and tension wood were assessed subsequently. Longitudinal growth strains were also estimated in the leaning stems by sawing along the length through the pith and measuring the bending of the two halves. The derived longitudinal growth strain, which varied from 708 to 2319 µε, was uncorrelated with stem and wood characteristics. Wood characteristics differed significantly between upper-side wood (predominantly tension wood) and lower-side wood (opposite wood). Tension wood was characterized by a higher acoustic velocity (high stiffness), basic density, and volumetric shrinkage compared with opposite wood. Tension wood also exhibited significant collapse and dimensional distortion such as twisting. Longitudinal shrinkage exhibited a significant negative relationship with acoustic velocity in opposite wood and a positive relationship with the basic density in tension wood. This new approach has potential in early selection of breeding material with superior normal wood properties from 1-year-old material by isolating the influence of tension wood. This approach can also be useful in understanding the variability in propensity of tension wood production in breeding populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,141 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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