Heartwood-Sapwood-Bark profiles and association studies in Pterocarpus marsupium Roxb., a vulnerable antidiabetic forestry species of sub- tropical forest
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Pterocarpus marsupium Roxb. is a multipurpose forestry species of the sub-tropical region of the Indian subcontinent and its heartwood is known for excellent antidiabetic properties. However, due to unsustainable extraction, its populations are dwindling in natural ranges. In the present investigation, we studied the variations of heartwood and related characters in populations sampled from central India. For this, we sampled populations from different sites falling in mixed and sal forest of the central Indian state of Madhya Pradesh. Adaptive cluster sampling was followed for selection of study sites. Wood core samples were extracted at breast height using a Haglof three-thread increment borer. For each core, we measured bark thickness, sapwood thickness, heartwood diameter (cm), bark (%), sapwood (%), heartwood (%), sapwood area, heartwood area, sapwood area to heartwood area ratio and cross-sectional area. The analysis revealed that bark thickness ranged from 1.0 – 3.6 cm with an average of 2.21 cm; sapwood thickness from 2.0 – 12.0 cm with an average of 6.16 cm; heartwood diameter from 7.29 – 102.19 cm with an average of 36.77 cm. Bark, sapwood and heartwood percentages at breast height ranged from 1.37-31.9%, 1.96-45.97%, 39.23-96.68% with a mean value of 6.34%, 17.80% and 75.86%, respectively. Sapwood area, heartwood area and cross section area at breast height was also estimated and these parameters ranged from 39.76–1043 cm², 41.68–8197.6 cm² and 161.2–9476.5 cm², respectively. Despite its vulnerable status, P. marsupium populations recorded high variations for heartwood and related parameters. Correlation and path coefficient analysis revealed that bark (%), sapwood (%) and cross-sectional area are the most significant characters having a bearing on the heartwood percentage and could be utilised for selection, improvement and exploitation of heartwood.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».