Functional chemical, physical, and mechanical traits of Amazonian forest species from different ecological groups using NIR spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The variation in xylem properties may reflect the ecological functional strategies of each species. In this study, we evaluated the anatomical characteristics and quantified the chemical, physical, and mechanical traits of the wood of Simarouba amara (marupá), Scleronema micranthum (cardeiro), and Manilkara huberi (maçaranduba), species belonging to different ecological groups, using near-infrared (NIR) spectroscopy. The samples were collected from a terra-firme forest in Amazonas/Brazil, and 10 cm thick discs were extracted from the tree trunks at breast height. The samples were prepared to obtain transverse, radial, and tangential NIR spectra. The wood of Simarouba amara (low density) presented an anatomical profile with vessels measuring 253 ± 23 µm in diameter, a frequency of 3.65 ± 1.22 vessels/mm2, a low extractive content (1.98 ± 0.55%), and a low modulus of elasticity. In contrast, M. huberi (high density) exhibited the opposite profile, characterized by a high vessel frequency (13.32 ± 0.34 vessels/mm2), relatively small vessel diameters (99 ± 2 µm), high extractive content, and high modulus of elasticity and modulus rupture. The wood of Scleronema micranthum was notable for its higher content of polyphenols (11.83 ± 2.51%), holocellulose (59.12 ± 2.69%), and a medium density (0.65 ± 0.04 g/cm3). The results of the wood characteristics assessed in this study reinforce the reliability of NIR spectroscopy as a robust tool for estimating the traits of different ecological groups of tropical species.
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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 | 0,001 | 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 ».