Modeling genetic effects on growth of diverse provenances and families of loblolly pine across optimum and deficient nutrient regimes
Notice bibliographique
Résumé
Optimal deployment of improved loblolly pine (Pinus taeda L.) planting stock in the southeastern United States requires knowing how diverse seed sources and families perform over time across the wide range of sites used for plantations. This study tests if the relative growth performance of provenances and families is the same at the individual-tree and stand levels for family block plantings and determines what type of adjustment may be required to account for genetic differences when modeling growth and yield. Ten open-pollinated families from two very different provenances, Atlantic Coastal Plain and “Lost Pines” Texas, were grown in single-family block plots to test for growth differences between provenances and among families under severely deficient and optimal nutrition regimes on a nutrient-deficient, dry site. The three-parameter Chapman–Richards function was fit to plot means over time by provenance, family, and nutrition treatments. Models with provenance- or family-specific parameters of the Chapman–Richards function were tested for significant improvement over global parameters. At age 14 years, family, provenance, and nutrition treatments all significantly affected individual-tree growth traits of height, diameter, and volume. Significant nutrition by provenance interactions were found for stand-level traits of basal area per hectare and volume per hectare. Family differences were also significant for these traits. Provenance- or family-specific asymptotic parameters accounted for differences in growth over time. Several traits required the use of local asymptotic and rate parameters in the fertilized treatment only. For modeling growth, a multiplier would be sufficient to account for genetic effects on the majority of traits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».