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Enregistrement W3144034678 · doi:10.1139/cjfr-2020-0475

Regional variation in wood discoloration in paper birch trees

2021· article· en· W3144034678 sur OpenAlexafffundvenueabout
Guillaume Giroud, Emmanuel Duchâteau, Isabelle Auger, Filip Havreljuk, Julie Barrette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésBasal areaYellow birchBetula pendulaBetulaceaeMarshForestryBotanyEnvironmental scienceHardwoodGeographyHorticultureBiologyEcologyWetland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wood discoloration was investigated in 721 paper birch (Betula papyrifera Marsh.) trees from 146 sites across the managed forest of Quebec, Canada. Discoloration was present at breast height in 85% of trees, but its impact was limited in terms of tree basal area and volume, with proportions of 6.4% and 3.6%, respectively. These two measures were strongly correlated. Discoloration changed wood appearance but had no effect on microfibril angle and modulus of elasticity. Discolored wood was nevertheless denser, probably due to the accumulation of colored extractives. Predictive models were also developed and applied to 415 711 paper birch trees from 51 689 inventory plots across the province to study regional variation. Higher proportions of discolored basal area were obtained in the southwestern areas of the province where the climate is warmer and drier. In these areas, paper birch trees are larger and, likely, support bigger branches which can cause larger columns of discoloration when broken. Lower proportions were found in eastern regions where snowfall is more abundant. Smaller, more flexible branches in trees growing in these areas could explain this result. This study confirms the feasibility of large-scale mapping of wood discoloration in standing trees based on forest inventory and climate data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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