GENETIC VARIATION AMONG Pinus patula POPULATIONS ALONG AN ALTITUDINAL GRADIENT. TWO ENVIRONMENT NURSERY TESTS
Notice bibliographique
Résumé
Aiming to determine if there is genetic differentiation among Pinus patula Schiede et Chamizo populations along an altitudinal gradient and for quantifying the genotype x environment interaction, 13 Pinus patula populations were sampled from forests of the Native Indian Community of Ixtlán de Juárez, Oaxaca, state of México, along an altitudinal gradient (2400 m to 3000 m), cones being collected on groups of trees on every 50 m of altitudinal step). Seedlings were grown in tree pots in two different environments: a shadehouse located at Ixtlán de Juárez, and in a greenhouse and then in a shadehouse situated at Quebec, Canada. Total seedling height was measured at 6-months of age in both locations. Results indicated that populations differed significantly (P = 0.025), but there was no significant genotype x environment interaction (P = 0.426; B type genetic correlation = 0.93). Population from 2650 m (middle altitude) exhibited the best height. Although not definitive, our study suggests the presence of a weak altitudinal pattern of variation in seedling height, where populations originating of mid-altitudes exhibit the highest growth potential while populations from the upper and lower altitudinal extremes exhibit the lowest growth potential.
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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 | 0,001 | 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 ».