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Enregistrement W2253697728

Influence of Stand Density on Ring Width and Wood Density at Different Sampling Heights in Black Spruce ( Picea Mariana (Mill.) B.S.P.)

2007· article· en· W2253697728 sur OpenAlexaboutno aff
Jérôme Alteyrac, S. Y. Zhang, Alain Cloutier, Jean‐Claude Ruel

Notice bibliographique

RevueWood and Fiber Science (Society of Wood Science and Technology) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPithBlack spruceBark (sound)Maximum densityDendrochronologyBotanyHorticultureMathematicsForestryBiologyPhysicsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thirty-six black spruce sample trees were collected from an 80-year-old stand to examine the influence of stand density on selected wood quality attributes and their variation with sampling height. The stand, naturally regenerated from fire in 1906, was located in Chibougamau, 400 km north of Quebec. Each tree was assigned a local stand density ranging from 1390 to 3590 stems/ha, calculated from the number of neighboring trees. The trees were grouped into three stand density categories (1790, 2700, and 3400 stems/ha). Each sample tree was analyzed by X-ray densitometry, and various ring features including ring width and wood density were measured for each ring from pith to bark, at three heights (2.4, 5.1, and 7.8m) and ring area and earlywood proportion were computed. For all features studied, the variation due to sampling height was larger than that due to stand density. The longitudinal variations for ring density and earlywood density depend largely upon the wood type (juvenile wood or mature wood). A variation of ring density with sampling height in the stem from 425 to 458 kg/m 3 was observed in juvenile wood, but variations with stand density in all the growth ring features studied were small. Notably, it was observed that stand density had more influence on ring width features than on ring density features.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,012
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations54
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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