The impact of site on tree form, wood properties, and lumber quality of plantation-grown <i>Pinus patula</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract South Africa is a water scarce country with minimal natural forests. Plantation forest species such as the Mexican tropical hard pine, Pinus patula Schiede & Deppe ex Schltdl. & Cham. , was introduced into the country to satisfy local fibre demand. Today, the majority of pine plantations in South Africa are found in the Mpumalanga province. The province has diverse growing conditions in relation to climate and soil properties. Sample plots were established in even-aged P. patula plantations and stratified according to soil parent material and altitude. Growing conditions of each sample plot were characterised according to climate and soil properties. A total of 540 sample trees were measured for height, diameter, density, and latewood content. The sample trees were harvested to produce 2690 logs. The logs were milled, and the resultant lumber was graded according to density, dynamic modulus of elasticity, and modulus of rupture. Annual maximum temperature had the most significant impact on tree growth, while rainfall correlated with wood density and latewood content of standing trees. However, annual maximum temperature and tree height had a negative relationship with the recovered lumber properties and dimensional stability. Spring rainfall appeared to be the most important factor influencing lumber twist and this was possibly due to the associated larger juvenile core present in the trees.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».