Modeling of wood properties from parameters obtained in nursery seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Early selection of trees allows acceleration of genetic improvement, as well as processes related to forest management, to improve the quality of the wood produced; however, to reach this objective, it is necessary to know which parameters can be used as predictors of a tree’s aged condition. The objective of this research was to study parameters that are measurable in nursery seedlings and that could be used in prediction models of basic density (BDt), modulus of elasticity (EMt), and strength (fmt) of wood from trees. The tests were performed in 240 seedlings (3 and 6 months old) and in 52 trees (72 months old) from seven genetic units of two species: three Eucalyptus clones and four Pinus pinaster progenies. In the seedlings, measurements of longitudinal velocity of ultrasonic waves (VLs), basic density (BDs), height (Hs), diameter (Ds), strength (fts), and modulus of elasticity (Ets) in tension parallel to the grain were obtained. The EMt and fmt can be predicted by parameters obtained in seedlings of the same genetic unit. Thus, the use of these parameters, in association with others already used in selection programs, may increase the positive results of the early selection, with economic gains and time reductions in forest management.
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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 ».