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Enregistrement W2494143467

VARIATION IN TREE GROWTH, WOOD DENSITY, AND PULP FIBER PROPERTIES OF 35 WHITE SPRUCE (PICEA GLAUCA (MOENCH) VOSS) FAMILIES GROWN IN QUEBEC

2004· article· en· W2494143467 sur OpenAlexaboutno aff
Isabelle Duchesne, S. Y. Zhang

Notice bibliographique

RevueWood and Fiber Science (Society of Wood Science and Technology) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulp (tooth)SoftwoodUltimate tensile strengthComposite materialHorticultureMaterials scienceFiberMathematicsPulp and paper industryBotanyBiologyEngineeringDentistryMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thirty-five fast-growing white spruce families planted at two sites were compared for their growth, wood and fiber properties. The analysis was made at family level, and each family comprised four individual trees. There was a significant difference in growth rate (expressed as mean annual ring width) between the two sites, and trees grew faster at Lac St-Ignace site compared to Valcartier site. The faster tree growth rates recorded at Lac St-Ignace site resulted in significantly shorter fibers for 33 of the 35 families analyzed in comparison to Valcartier, but had no significant effect on basic wood density and fiber coarseness. The pulping properties varied between the three families analyzed at two sites. Overall, the handsheet tear index properties were low but the tensile indices were high. The fastest-growing families at Lac St-Ignace site tended to have lower tear index and pulp yields but slightly higher handsheet densities than the same families grown at Valcartier site. Thus, the white spruce pulps appear more appropriate for better bonded paper grades where surface smoothness and good printability are required rather than for paper grades where high sheet strength is required.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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