Characterization and modeling of knots in black spruce (picea mariana) logs
Notice bibliographique
Résumé
A knot study on black spruce was performed on 21 trees originating from a natural stand located in Quebec. Branch (knot) frequency, distribution, and diameter along different directions in the trees were evaluated. A destructive protocol for dissection was developed to slice each knot into a series of sections for modeling the knot morphology (or internal distribution) within the log. In addition, attempts were made to establish the relationship between external branch parameters and internal knot morphology. The study showed that there were higher numbers of knots on the southern sides of the trees than on the northern sides, but the knot diameters on average were smaller on the southern sides. This heterogeneous distribution of knots around the stem may increase the chance of finding a log rotation that is optimal for lumber grade yield when the knots are considered during breakdown. The dissection data were smoothed with second degree polynomial equations using an SAS® program. The equations yielded knot angles and other knot dimensional characteristics. The study indicated that internal knots in black spruce logs showed large variations in their angles, but their diameters could be predicted from the external measurements. This information is particularly important for sawing and grading models that require precise diameter data.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».