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Enregistrement W2406112669 · doi:10.71781/20613

Effets de facteurs pédoclimatiques sur la composition et l’anatomie du bois de cinq cultivars de saule destinés aux biocarburants

2015· dissertation· fr· W2406112669 sur OpenAlexfundaboutno aff
Nicolas Berthod

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2015
Typedissertation
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésHumanitiesMathematicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 2011, cinq (5) cultivars de saules ont été sélectionnés pour leur rendement en biomasse. Ils ont été plantés sur quatre sites de la province du Québec et ont été maintenus selon le protocole de la culture intensive sur courtes rotations (CICR) afin de déterminer leur potentiel pour la bioénergie dans des environnements contrastés. La composition et l’anatomie du bois de ces cultivars ont été caractérisées et comparés en fonction des conditions environnementales caractéristiques de chaque site. La hauteur et le diamètre à la base des plantes diffèrent selon les sites. Ainsi, les cultivars répondent de façon spécifique aux conditions pédoclimatiques dans lesquelles ils sont cultivés. L’effet de l’environnement n’a pas été mis en évidence sur la teneur en lignine des cultivars. Cependant, un effet génotypique a pu être constaté soulignant l’importance de la sélectivité des cultivars. La densité du bois a étonnamment conservé la même hiérarchie génotypique entre les sites. À l’opposé, l’anatomie du bois présente des différences notamment au niveau des caractéristiques des fibres et des vaisseaux. Une forte teneur en polyphénols ainsi que des fibres moins larges et des vaisseaux plus nombreux ont été observés sur le site dont le bois est le plus dense supposant l’effet probable d’un stress abiotique. De plus, deux fois plus de fibres gélatineuses, fibres riches en cellulose, ont été identifiées sur ce site montrant un intérêt pour la production de bioéthanol.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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