Achieving higher heritabilities through improved design and analysis of clonal trials
Notice bibliographique
Résumé
Clonal testing was studied under different environmental patterns and experimental designs through simulation with the criteria of maximizing broad-sense heritability estimates and genetic gain from clonal selection. Several experimental designs were studied together with three patterns of environmental variability. In addition, empirical 95% confidence intervals for heritability estimates were compared with Dickerson's approximate method. Other elements studied included (i) conditions under which different environmental patterns yield high or low heritabilities and (ii) effects of varying the number of ramets per clone. Row-column designs produced the highest mean individual broad- sense heritability, but these designs were only slightly more efficient than incomplete block designs with small block sizes. For all experimental designs, Dickerson's approximate method for estimating the variance of heritability estimates produced reasonable 95% confidence intervals but overestimated the upper confidence limit of complex designs. Larger heritabilities were found with higher tree-to-tree spatial correlations and lower amounts of microsite residual variance, and varying gradients had negligible influence. The effect of implementing Latinization was significant on increasing heritability, but small in practical terms, and was more important for patchy surfaces. Experiments with more ramets per clone yielded higher clonal mean heritabilities, and using between four and six ramets per clone per site is recommended.
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».