Bibliographic record
Abstract
본 연구는 전국적으로 분포하고 있는 우리나라 주요 수종인 소나무의 재질을 지역별로 비교 분석하기 위하여 수행되었다. 기후변화로 인해 국내 대표 수종인 소나무의 생육 쇠퇴 또는 생육 변화가 생육환경이 다른 지역에 따라서 다르게 진행되었음에도 불구하고 소나무의 재질과 밀접한 연관성이 있는 목재 조직학적 특성을 조사한 체계적 연구는 부족한 현실이다. 지역을 고려한 소나무 재질의 특성을 목재 조직학적인 관점에서 접근하여 관련된 기초자료가 준비된다면 향후 지역별 소나무림의 보전·관리 전략을 수립하는데 중요한 기초자료가 될 것이다. 연구 목적을 달성하기 위하여 서해안 인근에 위치한 충남 서천과 전남 부안, 그리고 강원도 횡성, 평창, 강릉에서 소나무 임분을 각각 한 개씩 선정하였다. 선정된 연구지에서 목재 세포 구성요소 측정(세포 직경, 내강 직경, 세포벽 두께)을 위해 생육이 양호한 것으로 판단되는 소나무 10본씩을 선발하여 생장추를 이용한 생장편 채취를 실시하였다. 목재 세포 구성요소 측정은 최근 5년(2014∼2018년)의 나이테를 대상으로 실시하였다. 사용된 나이테에 정확한 생성 연도 부여를 위해 크로스 데이팅(cross-dating)이 실시되었으며, 정확한 생성 연도가 확인된 나이테에 대해서만 마이크로 톰(microtome)을 이용한 박편 제작(두께 12∼20㎛)이 실시되었다. 목재 세포 구성요소 측정을 위해 WinCell Pro(Regent Instrument, Canada)가 사용되었다. 본 발표에서는 전남 부안과 강원도 평창 자료를 중심으로 준비되었다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".