Variation and Correlations Among Stem Growth and Wood Traits of Calycophyllum spruceanum Benth. from the Peruvian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Calycophyllum spruceanum Benth. is an important tree for timber and energy in the western Amazon, with expanding national and international markets for its wood. There is relatively little information, however, about geographic variation in tree growth and wood properties, and correlations among these traits. The first provenance trial was established with farming communities in the Peruvian Amazon. Seven provenances, sampled from regions near the equator, were tested in three planting zones located in one watershed. Variation and correlations were investigated in stem growth at 30 and 42 months, wood density (in the lower and upper parts of the stem) and mean heat content of stem wood at 32 months. Stem height varied significantly among provenances and planting zones, but zones accounted for much more variation than provenances. Stem wood traits did not vary significantly among provenances. Wood density was greater in the lower than in the upper stem. Wood density in the upper stem and the difference in density between the lower and upper stem varied significantly among planting zones: density in the upper stem was lowest, and the difference in density between the lower and upper stem was largest in the zone where trees grew most rapidly. Phenotypic correlations between stem growth and wood density differed in sign among planting zones, suggesting that selecting fastgrowing trees could indirectly reduce wood density in environments where trees grow slowly, and increase the difference in wood density between the lower and upper stem in environments where trees grow very rapidly. Correlations between stem growth and wood heat content were stable across zones, and indicated that larger trees tended to have wood with higher heat content. Stem-wood heat content varied with provenance latitude/ longitude in the sample region, but none of the other traits varied clinally. Results indicate that there is potential to select faster-growing provenances at an early age, but this could affect wood density in certain environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».