Multivariate association of wood basic density with site and plantation variables in <i>Eucalyptus</i> spp.
Notice bibliographique
Résumé
Wood density, an important parameter for evaluating forest biomass productivity and wood product quality control, is influenced by a complex combination of variables of forest plantations, including environmental conditions and the management practices adopted. In this paper, we demonstrate that three site variables (annual rainfall, temperature, and soil texture) and 10 plantation variables (e.g., age and genetic material) are associated with basic wood density (evaluated in two situations: with and without bark) in 936 trees of different species of Eucalyptus L’Hér across five distinct edaphoclimatic regions in Brazil. A canonical correlation analysis was used to identify the most contributory variables affecting wood density. The variables globally associated with high basic wood densities were, in order of importance, the genetic material and area per tree (both under direct control of plantation managers), as well as mean annual temperature and soil texture of the site. These results confirmed the advantage of using clonal material (instead of seedling origin material) planted in larger spacings in sites with higher mean annual temperatures and clayey soils to obtain higher basic wood densities. Conversely, low basic wood densities were associated with high-productivity sites, higher rainfall, and plantations with a higher basal area per stem in second rotation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».