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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».