Simulation of the comparative gains from four different hybrid tree breeding strategies
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing interest in the deployment of interspecific hybrids in forest tree planting. The associated breeding programs are usually an adaptation of the reciprocal recurrent selection (RRS) strategy outlined by Comstock et al. (R. Comstock, H. Robonson, and P. Harvey. 1949. Agron. J. 41: 360367) or use recurrent selection for general combining ability (GCA) in the pure species. This study uses a computer simulation tool known as XSIM, which has been described in a previous paper, to investigate the efficiency of four hybrid strategies. In addition to conventional RRS, we considered RRS with forward selection (RRS-SF), a strategy that approximately halves the generation interval needed for RRS, because hybrid and pure species progeny are bred simultaneously. Forward and backward selections are also made simultaneously and not in successive generations as is the case for RRS. An innovative best linear unbiased prediction analysis makes this possible. The development of a synthetic species (SYN) and pure species selection (PSS) were other strategies tested. The strategies were tested across a wide range of genetic structures. Genetic structures were defined as particular combinations of the correlation between pure species and hybrid performance for each species and the proportion of the genetic variance that is additive, dominance, and epistatic for each species. The results of the simulation have shown that the SYN strategy is the most cost effective across a wider range of genetic structures. This is especially so for those structures where there is less dominance variance and the purehybrid correlations in both species are greater than zero. Where the SYN strategy is not cost effective, the RRS-SF strategy is then the best option.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».