La croissance et la qualité des tiges d'épinette noire et de pin gris en plantation
Bibliographic record
Abstract
Les plantations d’épinette noire et de pin gris sont utilisées à grande échelle au Québec afin de pallier aux problèmes de régénération naturelle. Plusieurs études démontrent qu’en plantation il est possible d’observer une meilleure croissance qu’en régénération naturelle. Par contre, ce gain de croissance serait accompagné d’altération dans la qualité du bois. L’objectif principal de cette étude est d’établir le rendement des plantations de pin gris et d’épinette noire en forêt boréale, en incluant des paramètres caractérisant la qualité du bois, tel que : le bois de compression, la déviation des tiges, et la longueur des trachéides. Cette étude couvre une grande zone au nord de la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean. Dix plantations de pin gris et dix d’épinette noire, âgée entre 17 et 25 ans, ont été échantillonnées. Les résultats démontrent que le pin gris obtient une croissance en volume et en hauteur supérieure et plus rapide que l’épinette noire. Les épinettes noires présentent des tiges ayant moins de déviations que les pins gris. Le pourcentage de bois de compression est plus élevé chez les pins gris surtout à la base de la tige. De plus, il est possible d’observer une relation positive entre la déviation des pins gris de leur axe vertical et la présence élevée du bois de compression. La longueur des trachéides augmente avec le temps et elles sont plus longues chez le pin gris que l’épinette noire. Globalement, le pin gris possède des avantages, car malgré les déviations des tiges et une occurrence de bois de compression plus élevée, la croissance rapide et la longueur des trachéides sont des atouts majeurs pour cette espèce.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".