Genetic variation in wood properties of interior spruce. I. Growth, latewood percentage, and wood density
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative genetic variation in growth, latewood percentage, and wood density was investigated for British Columbia's interior spruce (the common name for white spruce, Picea glauca (Moench) Voss; Engelmann spruce, Picea engelmanni Parry ex Engelm.; and their hybrids). The study included 160 half-sib families from the East Kootenay and Prince George regions. At the time of sampling, progeny tests for those two regions were 20 and 22 years old, respectively. Univariate and multivariate restricted maximum likelihood (REML) estimates of genetic parameters were obtained. Estimates of genetic variances and heritabilities differed greatly across planting sites for the examined traits, especially after transplantation between the regions. Significant negative genetic correlation between overall growth and wood density was found for the East Kootenay progenies, while negative but nonsignificant genetic correlation between these traits was found for the Prince George progenies. Generally, there was no significant decrease in heritability for ring width and latewood percentage in successive growth rings. A general age trend for genetic correlation between those traits was not apparent, except that the correlation remained negative during the observed period. Our results show that it is not possible to select certain families as superior based on 1-year results because of the family by growing season interactions. Nevertheless, genetic ageage correlations for cumulative increments were high, having a decreasing trend with increasing difference in age.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».