Variation of lumber properties in genetically improved full-sib families of Douglas-fir in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Tree breeding to increase forest productivity and resilience is an active area of research. Many studies have examined wood traits of interest to lumber manufacturing, such as wood density, knottiness and microfibril angle, due to the generally negative correlation between rate of growth and wood quality. Relatively little is known, however, about the variation in structural parameters of lumber, i.e. modulus of elasticity (MoE) and modulus of rupture (MoR), in genetically improved trees. In this study we evaluate physico-mechanical properties of lumber from 12 full-sib families in a first-generation Douglas-fir progeny trial. Trees were harvested at age 33 and milled into boards that were tested for MoE and MoR, with specific gravity (SG) and acoustic velocity (AV) also measured. Results indicate that families with lower growth tend to perform better for MoE and MoR, although there are certain families that exhibit higher growth and better MoE and MoR. Boards with less juvenile wood had higher MoE and MoR indicating the significance of board orientation due to sawing pattern; this suggests that radial variation of wood properties is an important factor for genetically improved families. Overall, AV was a better predictor than SG for both MoE and MoR, indicating the potential of using AV in future tree breeding, as well as for product segregation. Findings from this study provide evidence to further develop breeding programmes of Douglas-fir in order to optimize wood production, product quality and ultimately value recovery.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».