Effects of height-growth selection on wood density in black spruce in New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Height growth was the main selection criterion for the early-stage black spruce (Picea mariana [Mill.] BSP) breeding programmein New Brunswick, which has produced significant increases in volume growth. In this study we investigate howthe height-growth selection influences growth traits and wood density. Two genetic tests, a realized gain test of large plotsand a progeny test of small plots, were used for this purpose. Wood density was measured using the Resistograph methodon the standing trees. Growth and wood density of the improved seedlots were compared with those of an unimprovedstand checklot. In the progeny test, height-growth selection not only made the improved seedlots taller but also produceda proportional increase in DBH growth relative to the checklot. In the realized gain test, height-growth selection didincrease height, but did not produce a corresponding increase in DBH growth. Effects of height-growth selection on wooddensity varied with tests: the improved seedlot produced a greater although statistically non-significant decline in wooddensity in the progeny test; this reduction was at a much lesser extent or even non-existent in the realized gain test. Overall,results suggest that the improved growth from early stage improvement activities might not substantially and negativelyaffect wood density in plantation forestry and the predicted reduction in wood density in genetic tests of small plotsmight be inflated. Key words: Resistograph, realized gain test, progeny test, tree improvement
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».