Selecting Dry Fiber Weight For Higher and Better Quality Jack Pine Fiber Production
Notice bibliographique
Résumé
Sixteen-year-old half-sib jack pine (Pinus bankslana Lamb.) families planted in New Brunswick were evaluated for wood density, growth traits (DBH, tree height, and bole volume), and dry fiber weight (wood density x bole volume). The variation and inceritance of these traits and their relationships were studied. The implications of these genetic parameters for optimum gains in wood quality and wood quantity (bole volume) were discussed. The results indicate that wood density and tree height exhibit considerably less phenotypic variation but a remarkably higher heritability compared to DBH and bole volume. Dry fiber weight shows the largest phenotypic variation but a moderate heritability. There exists a positive genetic correlation between wood density and all growth traits. This suggests that selection for growth traits would not necessarily lead to a reduction in wood density in this species. Compared to traditional selection for bole volume, however, selection for dry fiber weight would result in higher genetic gains not only in dry fiber weight (+12.9% vs. 9.9%), but also in wood density (1.8% vs. 0.8%) and bole volume (9.8% vs. 8.2%). Therefore, this selection strategy would achieve both higher and better quality fiber production compared to traditional selection for volume alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».