The impact of differential success of somatic embryogenesis on the outcome of clonal forestry programs. I. Initial comparison under multitrait selection
Notice bibliographique
Résumé
A breeding program where clones or clone mixtures are deployed through somatic embryogenesis of superior genotypes produced from elite-parent crosses was evaluated by simulation. A recurrent-selection scheme for general combining ability was considered with a breeding population size of 100 individuals. The population was assortatively pair-crossed with offspring cloned in a progeny test to facilitate forward selection of the next generation. Apart from crosses for the population advancement, "elite" crosses were made among 10 top-ranking individuals in each generation. These crosses differed in their propensity to produce somatic embryos (defined as induction success rate); the impact of this variable propensity on genetic response for two traits in selected 10-clone deployment mixtures was evaluated. The two traits considered in this study can be regarded as "productivity" and "quality". The results revealed that variation in success of clonal propagation does not necessarily lead to a reduction in potential genetic gains from selected clonal mixtures. This can be explained by the relatively small variation that exists among elite crosses, as opposed to large within-family variation. This large within-family variation provides ample potential for selecting superior offspring genotypes, even though they may have not originated from crosses among the very best of the elite parents. This conclusion holds for a range of heritability, correlations between traits, and their relative economic importance.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».