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Enregistrement W4395111883 · doi:10.1139/cjfr-2023-0235

New perspectives on radial profiles of specific gravity in North American conifers

2024· article· en· W4395111883 sur OpenAlexvenueno aff
Laurence R. Schimleck, Katherine A. McCulloh, Joseph Dahlen, David Auty

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecific gravityForestryGeographyGeologyBiologyPhysical geographyEnvironmental scienceMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North American conifers exhibit three radial specific gravity (SG) patterns (Type 1, 2, and 3), which balance hydraulic and mechanical requirements. Type 1 and 2 patterns (Pinaceae) have low SG and high microfibril angle (MFA) corewood ensuring compliance, whereas in outerwood high SG/low MFA provide stiffness and strength resisting bending. Hydraulically, corewood, especially in Type 2 species, is resistant to embolism, whereas outerwood has higher specific conductivity. Cupressaceae (Type 3) have hydraulically very efficient, low SG outerwood, facilitating rapid growth. Corewood is flexible, whereas outerwood is mechanically weak and compensated for by more conical stems and durable heartwood (which prevents Brazier buckling). Radially earlywood (EW) decreases, and latewood (LW) increases for all types, whereas %latewood (%LW) increases (Type 1), decreases, then increases (Type 2) and decreases (Type 3). Ring SG increases when increasing LW SG and %LW are sufficient to counteract decreasing EW SG. Shade tolerance, crown recession, hormone gradients, and environmental variation affect patterns. Auxin concentration decreases with increasing distance from juvenile foliage slowing cell division, concomitantly gibberellin concentration (lignification) and carbohydrates (cell wall thickening) increase, producing higher %LW. Across a species range regions receiving relatively high summer rainfall have trees with higher %LW (by ring).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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