Genetic control of <i>Eucalyptus globulus</i> harvest traits
Notice bibliographique
Résumé
The cost of harvesting short-rotation plantation eucalypts can be in excess of AU$2500·ha−1. Despite this high cost, the extent to which harvesting productivity is affected by tree genetics is not well understood. We address this issue in a study of two 10-year-old genetic field trials of Eucalyptus globulus Labill. in Australia. Standing-tree traits analysed were survival, diameter at breast height, basal area, and stem straightness and forking. Harvest traits analysed were volume, time, and productivity. Genetic group and within-group genetic variation (additive and dominance), stand-level family variation, phenotypic and genetic correlations, and the effects of inbreeding were estimated for these traits. The different scenarios studied showed that plantation harvest productivity was affected by tree genetics to some degree but was mainly affected through positive covariation with stem diameter. Harvest productivity is thus unlikely to have been adversely affected by past selection. Although no significant additive or dominance genetic variation in stem forking or straightness was detected, weak phenotypic correlations were consistent with harvest productivity being higher in straighter trees with no forking. High inbreeding depression was evident for growth and survival; however, in open-pollinated progeny, this resulted in only a slight reduction in harvest productivity (5.5%) compared with out-crossed progeny.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».