Genetic diversity and mating system of post-fire and post-harvest black spruce: an investigation using codominant sequence-tagged-site (STS) markers
Notice bibliographique
Résumé
cDNA-based sequence-tagged-site (STS) markers were used to examine the genetic composition of three mature, layer-origin populations of black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP), which were the result of logging operations in the first half of the 20th century, and compare them with four mature, seedling-origin populations that regenerated naturally following fire. The amount of STS-marker variation revealed in these populations was very similar to that previously observed in a rangewide panel of black spruce trees. There was little differentiation among populations, and no significant differences in heterozygosities, numbers of alleles, or fixation indices were evident between layer-origin and fire-origin stands. Likewise, when mating-system parameters were estimated in one population of each of these two types, no significant differences were found; outcrossing was essentially complete with no evidence of mating among relatives. The estimated correlation of paternity within progeny arrays was about 17 and 13% in the fire-origin and layer-origin stands, respectively, but again the observed difference was not statistically significant. At least at the current scale of sampling, silvicultural practices that result in stand replacement by layer-origin advance regeneration appear not to have had negative impact upon the genetic diversity or level of inbreeding in second-growth black spruce stands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».