Multivariate patterns of adaptive genetic variation and seed source transfer in <i>Picea mariana</i>
Notice bibliographique
Résumé
A short-term retrospective test trial was carried out using 90 open-pollinated families representing 30 provenances of black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) from Quebec. Seedlings were transplanted on three sites along a latitudinal gradient, and eleven growth and phenological traits were measured during the second and the third growing seasons. Analyses of variance indicated for most of the traits significant differences among provenances and families-within-provenances. Principal component analysis was used to summarize the variation observed among provenances into two principal components, which accounted for 79% of the total variation for all traits. Regression models developed to relate each trait and the principal component scores to geoclimatic variables explained between 55% and 86% of the variation observed among provenances. Variation in growth traits and phenological traits appeared to be related to geoclimatic factors. The models were validated using data from a range-wide provenance test, and relative risks associated with seed source transfer were estimated. The R 2 values between the transfer risk and the provenance heights ranged from 0.02 to 0.58, whereas they were slightly lower for diameters. On average, the relative risks varied from 36% to 67%. Individual provenance values ranged from 4% to 94%. A geographic information system tool was designed to assist the forest managers in making seed transfer decisions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».