Genetic variation in direct and indirect measures of wood stiffness in coastal Douglas-fir
Notice bibliographique
Résumé
We studied wood stiffness (estimated by modulus of elasticity, MOE), wood density, wood moisture content, and growth in a progeny test (50–130 families per trait; 1–3 sites) of coastal Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii var. menziesii (Mirb.) Franco). We measured MOE directly using lumber bending tests (MOEbl) and indirectly using tools (HM200 and ST300) that can be used to measure acoustic velocity in logs (VelHM) or standing trees (VelST). Acoustic MOEs in logs and standing trees (MOEHM and MOEST) were obtained from the velocities and green wood density. For backward selection, we estimated genetic gains in MOEbl of 8.6%–12.3%. Relative efficiencies (REs), the relative gains in MOEbl expected from indirect selection for correlated traits, were 78%–93% for the HM200 traits, 57%–58% for the ST300 traits, 38% for the basic wood density of basal discs (Denbd), and 98% for the oven-dry density of logs estimated from the lumber (Denol). The HM200 is an efficient tool for improving MOEbl, but gains will be lower using the ST300 on standing trees. Indirect selection on Denbd should be used with caution because the RE was low and Denbd was negatively correlated with growth (–0.49 to –0.73).
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».