Forest genomics research and development in Canada: Priorities for developing an economic framework
Notice bibliographique
Résumé
Forest genomics is a relatively recent research field and is often poorly understood both by the public and forest managers. Genomics in forestry, an expansion of forest biotechnology, seeks to develop generalized technologies for use in industrial plantations and/or natural forests as well as within process optimization, product development and international trade facilitation. With such tools it is possible to address formerly intractable issues such as understanding the underpinnings of complex traits for conservation management purposes, improved use of forest trees as carbon sinks, feedstock for biofuels and “green chemistry” through deeper understanding and effective utilization of forests’ natural variation. Diverse end-users could benefit from genomics tools; for example, real-time detection and mapping of known and novel pathogens along with risk assessments to protect forest nurseries and natural forests from invasive pathogens and reduce economic losses associated with diseases. Since 2001, there has been approximately $123 million invested in Canadian forest genomics research; we thought it would be helpful to summarize projects in Canada and the USA and to identify research priorities and potential economic implications by: (a) developing a robust typology of forest sector genomics research relevant to Canadian application; (b) categorizing each initiative for its application potential (commercial, noncommercial); and, (c) demonstrating with silvicultural gain, insect resistance, and wood composition themes the application of modeling and economic analysis.
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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 ».