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Enregistrement W4309606493 · doi:10.3390/f13111926

Balsam Fir (Abies balsamea (L.) Mill.) Wood Quality after Defoliation by Spruce Budworm (Choristoneura fumiferana Clem.) in the Boreal Forest of Quebec, Canada

2022· article· en· W4309606493 sur OpenAlexaffabout
Audrey Lemay, Julie Barrette, Cornélia Krause

Notice bibliographique

RevueForests · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsGouvernement du QuébecUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbies balsameaChoristoneura fumiferanaSpruce budwormBalsamTaigaBotanyWater contentTracheidBiologyForestryHorticultureEnvironmental scienceEcologyPEST analysisTortricidaeXylemGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eastern spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clem.) is considered the most important disturbing insect in coniferous stands in eastern North America. During an outbreak, spruce budworm can cause severe defoliation in balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.), which can affect wood properties such as moisture content and mechanical properties. This project aimed to assess the influence of the duration of spruce budworm defoliation on the wood quality of mature balsam fir trees. To do this, we studied sapwood proportion, decay, moisture content, mechanical properties and tracheid dimensions in stands that had suffered three, four or five years of defoliation. We also compared living and dead balsam firs and evaluated the change in wood properties with time. Our results showed that dead balsam firs suffered from a loss of wood quality rapidly after their death, particularly in terms of moisture content and decay in the sapwood. Sapwood proportion was similar between living and dead trees, but the sapwood of dead trees contained more decay and had a lower moisture content than living trees. Mechanical properties and tracheid dimensions were 10% and 4% lower in dead trees than in living trees. We did not observe any major differences in wood properties between the three durations of defoliation, suggesting that wood degradation occurs before that. The study did not make it possible to determine the optimal duration of defoliation to harvest the stands.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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