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Enregistrement W4407898443 · doi:10.1139/cjfr-2024-0143

Anatomy of eucalyptus wood managed under a coppicing system

2025· article· en· W4407898443 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel de Souza Ribeiro, Tatiana de Fátima Martins Pires, Nauan Ribeiro Marques Cirilo, Vaniele Bento dos Santos, Graziela Baptista Vidaurre, Jordão Cabral Moulin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoppicingEucalyptusForestrySnagBiologyAgroforestryWoody plantGeographyBotanyEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coppicing is a forest management technique that induces the production of new shoots from stumps to start a novel forest cycle. This study aimed to compare anatomical characteristics between coppice and high stem. Wood samples were collected from clones of Eucalyptus grandis × Eucalyptus camaldulensis, E. grandis × Eucalyptus urophylla, and Eucalyptus saligna grown in one-stem coppice, two-stem coppice, and high stem. Anatomical parameters of fiber dimensions such as vessel diameter and frequency were analyzed. Anatomical elements were quantified by cell coloring and point counting (324 points) methods. The anatomical structure of coppiced trees was found to vary according to eucalyptus species. Fiber length and vessel frequency were similar between coppice and high stem. Coppiced wood showed higher fiber cell wall thickness and vessel diameter. Adaptation to coppicing resulted in a specific anatomical composition for each species, such as a higher quantity of parenchymal cells in E. saligna and a lower quantity of fibers in E. grandis × E. urophylla. The point sampling method provided inaccurate results, differing significantly from the cell coloring method. The findings underscore that the decision to manage forests under a coppicing system should be approached with caution, as it is crucial to understand the resulting anatomical alterations to mitigate potential industrial issues.

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)0,001
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 enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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