Genetic Variation in Seed Size and Germination Patterns and their Effect on White Spruce Seedling Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We determined the degree to which families differ in seed and germination characteristics and examined the extent to which these characteristics influence the early growth of 75 open-pollinated white spruce families. Seed characteristics (1000-seed weight, length, width, area, volume) were measured for 400 seeds per family. Germination variables (germination capacity, peak value, germination value) were determined for each of the 75 families under controlled conditions and germination patterns were modelled using the Weibull function. Seedling characteristics (height, diameter, shoot and root dry weights) were measured at the end of the first and second growing seasons under standard nursery cultural practices. Statistically significant family variation (p < 0.0001) was found for all seed characteristics and germination variables measured. The between-family variance explained 23% to 98% of the total variance of morphological and physiological seed characteristics. Family differences at the seed stage explained up to 33% (root dry weight) and 12% (shoot dry weight) of the family differences observed at the one-year and two-year seedling stages, respectively. Since, in this study based on a comparison of family means, a maximum of only 12% of the family differences observed at the two-year seedling stage were explained by the effect of seed size, a selection for families with better juvenile characteristics could be envisaged without considering the maternal effect of seed size.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».