PREDICTION OF TRACHEID LENGTH AND DIAMETER IN WHITE SPRUCE (PICEA GLAUCA)
Notice bibliographique
Résumé
The establishment of patterns of radial and longitudinal variations and the development of models to predict the wood anatomical properties, especially from juvenile wood, are of interest for both wood industry and researchers. Linear regressions were used to predict whole-tree, breast height and mature tracheid length and diameter in white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss) and the WBE model was used to predict the variation of tracheid diameter. Tracheid length and diameter increased from pith to bark. Tracheid length decreased, while tracheid diameter increased from apex to lower heights. Cambial age was the most important predictor of tracheid length. The final tracheid length models with either a log transformation or a third-order polynomial of cambial age explained 82% of the variation in the whole-tree tracheid length. At breast height, 83% of the variation in the whole tracheid length was explained using the juvenile value at a cambial age of 3 years. Up to 87% of the variation was explained by the model, including the average value of juvenile wood. However, mature wood tracheid length at breast height could not be predicted from juvenile wood. Distance from the apex predicted the tracheid widening in outer rings but failed to predict tracheid expansion of samples collected at fixed cambial ages. The WBE explained 86% of conduit widening in the outer rings. The sampling strategy, i.e . collecting samples longitudinally at a fixed cambial age vs. at a fixed calendar year is important in predicting tracheid diameter.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».