Optimal white spruce breeding zones for Ontario under current and future climates
Notice bibliographique
Résumé
Optimal breeding zones were developed for white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss) in Ontario under present and future climate conditions to examine potential shifts due to climate change. These zones were developed by (i) determining a set of candidate breeding zones based on the relationship between measured performance variables and climate and (ii) employing a decision support model to select subsets of breeding zones that maximize geographic coverage subject to a constraint on the maximum number of zones. Current optimal breeding zones were based on 1961–1990 climate normals, and future breeding zones were based on three general circulation model (CGCM2, HADCM3, and CSIRO) predictions of 2041–2070 climate. Based on a maximum adaptive distance of 2.0 least significant difference values between sites within zones, 14 zones were required to cover the Ontario range of white spruce for the 1961–1990 data. Compared with breeding zones of other boreal conifers, current optimal breeding zones for white spruce were quite large, spanning up to 3° latitude and 10°–12° longitude and indicating large distances of effective seed transfer. Of the three general circulation models used to simulate future climate, HADCM3 B2 and CGCM2 B2 predicted 2041–2070 breeding zones that largely coincide with 1961–1990 zones. In contrast, CSIRO B2 indicated much narrower 2041–2070 breeding zones.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».