USING COMPUTED TOMOGRAPHY SCANNING TECHNOLOGY TO EXTRACT VIRTUAL WOOD CORES, DERIVE WOOD DENSITY RADIAL PATTERNS, AND TEST HYPOTHESIS ABOUT DIRECTION, CORE SIZE, AND YEAR OF GROWTH
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomography (CT) scanning technology was used to collect millions of three-dimensional data called “CT numbers”, on two sets of white spruce (Picea glauca [Moench] Voss) wood disks. Data collected were then converted to wood density estimates using a calibration equation for wood. Virtual wood cores with three different sizes (i.e., 1 voxel – the smallest volumetric unit on which a CT number was computed, 5 mm and 12 mm in diameter) were extracted from pith to bark and in four orthogonal directions. This made it possible to test the effects of core direction and size on the wood density estimates obtained. The average values as well as the radial patterns of wood density as estimated from CT scanning data were found to be typical of the values and patterns reported for the white spruce tree species in the literature, especially in relation to cambial age as the experimental trees were of different ages. In conclusion, wood science application of CT scanning technology allows extracting data subsets in 3D to perform density estimation, pattern analysis and hypothesis testing, and the results are valuable complements to those obtained with other technologies such as X-ray densitometry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».