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Enregistrement W2053982992 · doi:10.1139/cjfr-2014-0428

Genetic control of <i>Eucalyptus globulus</i> harvest traits

2015· article· en· W2053982992 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew G. Hamilton, Mauricio Acuña, John Wiedemann, Rick Mitchell, David J. Pilbeam, Mark Brown, BM Potts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEucalyptus globulusInbreeding depressionProductivityGenetic gainGenetic variationBasal areaTree breedingEucalyptusInbreedingDominance (genetics)BotanyWoody plantEcologyGeneticsPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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