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Enregistrement W1966303699 · doi:10.5558/tfc2013-042

Delivering Sitka spruce with resistance against white pine weevil in British Columbia, Canada

2013· article· en· W1966303699 sur OpenAlexafffundvenueabout
René I. Alfaro, John King, Lara vanAkker

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensMinistry of ForestsCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest Service
Mots-clésWeevilCurculionidaeBiologyResistance (ecology)PEST analysisPopulationTree breedingPhenologyBotanyAgronomyWoody plant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sitka spruce (Picea sitchensis [Bong.] Carr) breeding program for resistance against the white pine weevil Pissodes strobi Peck (Coleoptera: Curculionidae) is arguably one of the most successful pest resistance breeding programs for plantation forest species in North America, with a substantial proportion of the planting stock in BC and Washington State currently coming from this breeding program. Using conventional selection and breeding, and by screening Sitka spruce populations using artificial weevil infestations, we identified sources of heritable and stable weevil resistance. We also used this program to investigate potential causes behind this resistance and identified several heritable resistance mechanisms, including anatomical characteristics, such as constitutive resin canals and sclereid cells in the bark, terpene defenses and variation in tree phenology. We concluded that resistance is conferred by a suite of traits whose composition varies among resistant sources. In addition, we evaluated the efficiency of screening for resistance using weevil population enhancement as a screening method. Our results culminated in the establishment of seed orchards, and the availability of resistant seed that is contributing to the return of Sitka spruce as a species of choice in coastal British Columbia.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,155 · 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.

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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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