Species comparison of the physical properties of loblolly and slash pine wood and bark
Notice bibliographique
Résumé
Composition of the southern pine forest is now predominated by two species, loblolly pine (Pinus taeda L.) and slash pine (Pinus elliottii Engelm.), owing to fire suppression activities, natural regeneration on abandoned agricultural lands, and extensive planting. Comparison of the wood and bark physical properties of these pines is of interest in terms of the yields of usable biomass and, for the bark, its ecological functionality on a living tree. Trees from a species comparison study were used to generate wood and bark property data, on a whole-tree basis, and for stem disks collected at breast height. Models were constructed to explain the effect of relative height on wood and bark properties. When comparing the whole-tree data, slash pine wood (0.523 versus 0.498) and bark (0.368 versus 0.311) specific gravity values were higher, both offset by lower moisture contents; slash pine also produced a higher percentage of bark on a dry-mass basis (17% versus 12.5%). Unlike wood properties, bark properties showed significant between-species differences when determined at breast height alone, the exception being moisture content. In terms of yield, harvests of a green tonne of loblolly pine and slash pine would give approximately the same dry mass of wood, but slash pine provides more bark.
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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 | 0,001 | 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 ».