Nut cold hardiness as a factor influencing the restoration of American chestnut in northern latitudes and high elevations
Notice bibliographique
Résumé
American chestnut ( Castanea dentata (Marsh.) Borkh.) was functionally removed as a forest tree by chestnut blight (caused by the fungal pathogen Cryphonectria parasitica (Murr.) Barr). Hybrid-backcross breeding between blight-resistant Chinese chestnut ( Castanea mollissima Blume) and American chestnut is used to support species restoration. However, preliminary evidence suggests that backcross material may not have the cold hardiness needed for restoration in the northern portions of the species’ range. The cold tolerance of nuts is of concern because reproductive tissues are particularly sensitive to freezing damage. We assessed nut cold tolerance for 16 American chestnut, four Chinese chestnut, and four red oak ( Quercus rubra L.) (a native competitor) sources to better assess genetic variation in nut hardiness. We found that Chinese chestnut nuts were less cold tolerant than American chestnut and red oak nuts and that American chestnut sources from the south were less cold tolerant than sources from the north, with significant differences among sources within all regions. We also assessed how sources varied among temperature zones (sources separated by average winter temperature lows at source locations). Sources from the cold temperature zone were more cold tolerant and less variable in hardiness than sources from warm and moderate zones.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».