Modelling the variability of density and bending properties of Norway spruce structural timber
Notice bibliographique
Résumé
Density, modulus of elasticity (MOE), and bending strength (MOR) are important properties of structural timber, and knowledge about the variability of these properties is important to make efficient use of the timber. To utilize such information in the production of structural timber, the information must be available before sawing. This study presents models describing the variability of density and bending properties of Norway spruce (Picea abies L. Karst) boards within individual trees, as well as among trees and stands, based on geographical data and forest inventory data including external tree measurements. The models were based on 1551 boards from 17 sites in Southern Norway, Eastern Norway, and Trøndelag. Important variables describing variation in density, MOE, and MOR between sites were site index and elevation. For density, latitude gave additional information. Age, diameter at breast height, and longitudinal position within the tree were the most important variables at the tree level. The models explained major parts of the site variance of all properties, and for MOR, they explained a substantial part of the variance due to trees. In addition to being used for predicting the properties of structural timber from current forest resources, the models also provide information that can be used to predict the effects of silviculture on timber properties in future forest stands.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».