The potential for the genetic improvement of sawn timber traits in<i>Picea abies</i>
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the potential for the selective genetic improvement of the structural quality traits important in sawn Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) timber based on early and nondestructively assessed field traits. From a 34-year-old Norway spruce trial situated in southern Sweden, 401 butt logs were sampled and sawn to produce two 50 × 100 mm boards that were dried to an 18% moisture content. Structural quality traits were assessed, and genetic parameters were estimated, including additive genetic variance, heritability, and their genetic correlations with field traits. Board twisting, density, and modulus of elasticity (MOE, stiffness) were found to have appreciable heritabilities (0.23–0.44). Board twist was found to have a strong genetic correlation with grain angle measured under bark in the field (0.93), and both board MOE and density exhibited strong genetic correlations with field-assessed pilodyn penetration (–0.75 and –0.91, respectively). Although these observations were made on a thinning material comprising mainly juvenile wood, they nonetheless suggest grain angle and pilodyn penetration to be promising candidates as selection criteria for Norway spruce breeding. Heritabilities of other sawn timber traits were lower and the genetic correlations between these traits and field traits were also lower, variable, and had large estimation errors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».