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Enregistrement W1889278374

Lowbush blueberries in Northwestern Ontario as a commercial crop option in post-harvest peatlands

2009· dissertation· en· W1889278374 sur OpenAlexaboutno aff
C. Mol

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatCropAgroforestryEnvironmental scienceAgronomyForestryHorticultureGeographyBiologyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wild blueberries (Vaccinium angustifolium Ait.) were investigated as a possible reclamation tool for post harvest peatlands in Northwestern Ontario, by genetic fingerprinting using microsatellite markers, an examination of native blueberry soils in comparison with the GG3 peatland near Upsala, ON and identification of optimal soils in the GG3 peatland using GIS-based approach and multivariate statistics. The genetic diversity of natural populations of V. angustifolium Ait. was investigated using four microsatellite markers developed for Vaccinium corymbosum L. and compared to nineteen commercial wild blueberry plants. Fifty blueberry plants collected from across Northwestern Ontario were selected to obtain genetic fingerprints and to estimate genetic similarity by microsatellite analysis. The microsatellite data set was analyzed using POPGENE. Each of the microsatellite primers was polymorphic creating a total of 133 bands with the proportion of polymorphic loci at 97%, with none of them in all of the plant samples. The number of alleles per locus was 33.35 with a range of 13 to 51. The average genetic similarity was 97%. The corresponding nonmetric multidimensional scaling analysis supported the clusters and showed the separation of the commercial plants from the wild plants from Northwestern Ontario and distinct outliers, plants from Nipigon and Sioux Lookout. Low gene flow could be attributed to fragmented habitat due to their need for open sunlight and acid soils. Microsatellite analysis is a beneficial tool for genetic fingerprinting and identification, as well as useful for investigating genetic similarities and differences.
\nWe studied the soil chemistry of eight different native blueberry stands across Northwestern Ontario and compared them to 210 peat soil samples from the GG3
\npeatland near Upsala, ON. Comparing these soils to the Canadian Soil Quality Guidelines revealed that arsenic levels for the site near Wawa could present phytotoxicity in blueberry plants. Nonmetric multidimensional scaling showed a distinct separation of blueberry soils from the peat soils along the second axis. Bulk density was one of the main differences and could be increased by tilling the mineral subsoil into the peat in the preparation for blueberry planting. Layers within the peat bog were difficult to separate in the statistical analysis. Leaf tissue analysis would help identify nutrient deficiencies better than soils analysis due to the perennial nature of the blueberry plants. Identification of optimal areas of soil within the GG3 peatland would ensure the success of using blueberries for reclamation. Using the GIS software, ArcGIS, nonmetric multidimensional scaling values for axis two were mapped for the seven individual layers of the peatland. A band, running from east to west in the middle of the peatland showed soil chemistry values closest to the native blueberry soils. An upper layer of the peat should be reserved for use in the blueberry reclamation as it would have the least issues with phytotoxicity due to high elemental content.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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