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Enregistrement W1966805486 · doi:10.1080/02827580701217752

Advanced generation seed orchards’ turnover as affected by breeding advance, time to sexual maturity and costs, with special reference to <i>Pinus sylvestris</i> in Sweden

2007· article· en· W1966805486 sur OpenAlexafffund
Yousry A. El‐Kassaby, Finnvid Prescher, D. Lindgren

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSeed orchardGenetic gainScots pineOrchardSowingBiologyHectarePollinationAgronomyPopulationAgroforestryHorticultureBotanyPinus <genus>PollenGenetic variationAgricultureEcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of various biological, genetic, economic and management factors relevant to advanced generation seed orchard establishment was investigated using numerical estimates for Scots pine (Pinus sylvestris L.) in Sweden. Factors considered were planting density, rate of genetic advance in the breeding population, timing of first seed collection, seed value, seed production cost (stratified to establishment, annual management, cone harvest and seed extraction), orchard rotation age and contamination level. The developed model demonstrated its utility in studying and evaluating various economic and biological options associated with advanced generation seed orchard establishment/turnover. Sensitivity analyses demonstrated the robustness of the developed model through various arbitrarily changes in genetic gain advances, establishment, management and seed production, particularly those associated with cone harvests from upper crown and costs. The Swedish Scots pine case study produced results supporting faster turnover of seed orchard generations (30 vs 40 years) with shorter orchard lifespan (early start of seed cone after 8 years vs 15 years) delivering higher gain through minimizing the genetic gain differential between the breeding and production populations and allowing the capture of this gain for inclusion in the seed orchards. Orchard planting densities of 400 and 600 grafts per hectare produced similar results with marginal differences, and the latter was recommended for future orchard establishment.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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