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Enregistrement W2059144359 · doi:10.1139/x09-184

Resistance of half-sib interior Douglas-fir families to Armillaria ostoyae in British Columbia following artificial inoculation

2010· article· en· W2059144359 sur OpenAlexaffvenueabout
M. G. Cruickshank, Barry Jaquish, Amanda F. Linnell Nemec

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensGovernment of British ColumbiaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyArmillariaHeritabilityPopulationDouglas firResistance (ecology)InoculationBotanyTree breedingRange (aeronautics)Woody plantEcologyHorticultureDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to (i) develop a methodology for screening conifer seedlings for resistance to Armillaria ostoyae (Romagn.) Herink and (ii) screen a population of interior Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii var. glauca (Biessn.) Franco) population for resistance to A. ostoyae. Eighteen potted seedlings from each of 86 half-sib interior Douglas-fir families were challenged with inoculum in a 3-year greenhouse trial. The seed originated from four geographically distinct tree breeding zones that represent physically and biologically different environments in southeastern British Columbia. Mortality and the final percent survival of inoculated trees showed differences among the families (survival range 0%–61.1%) and breeding zones (survival range 6.6%–25.3%). Maximum heritability index (0.19) occurred at 28 months. Survival analyses revealed that most of the differences in survival could be explained by the zone from which the family originated. The less susceptible seedlings originated from the drier and warmer zones and limited the spread of the fungus in the root system. Moderate levels of family variation in resistance to A. ostoyae and low-moderate heritability suggest that, in interior Douglas-fir, gains in resistance can be achieved through breeding.

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 enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,682

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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