The impact of spatial heterogeneity on selection: a case study on <i>Pinus pinaster</i> breeding seedling orchards
Notice bibliographique
Résumé
Although failure to account for spatial autocorrelation has been dramatic in some forest progeny trials, little attention has been paid to how this issue may affect selections within the trials. The effects of spatial autocorrelation of height growth on the estimation of genetic gain and on the spatial distribution of the selected trees were studied in four Pinus pinaster Ait. progeny trials that were rogued using different selection methods and intensities. When selections are based on unadjusted original values, selected trees tend to be located in the best microsites and are unlikely to be the most genetically superior. This resulted in a loss of genetic gain that varied between 10% and 20% and sometimes exceeded 30%. Differences in the loss of gain among different selection methods and intensities were minor and followed no clear pattern. Selecting on the basis of a conventional model resulted in spatial patterns of the retained trees that were clearly aggregated in all cases. However, selections based on spatially adjusted data resulted in random spatial patterns, except with family selection because of the use of multiple-tree plots. Because clumping of the retained trees may seriously affect the quantity and quality of the seed crop, breeders are strongly encouraged to use appropriate spatial models for roguing breeding seedling orchards.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».