Genetic variation in fall cold hardiness in coastal Douglas-fir in western Oregon and Washington
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variation in fall cold damage in coastal Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii ) was measured by exposing excised branches of seedlings from 666 source locations grown in a common garden to freezing temperatures in a programmable freezer. Considerable variation was found among populations in fall cold hardiness of stems, needles, and buds compared with bud burst, bud set, and biomass growth after 2 years. Variation in fall cold hardiness was strongly correlated (r = 0.67) with cold-season temperatures of the source environment. Large population differences corresponding with environmental gradients are evidence that natural selection has been important in determining genetic variation in fall cold hardiness, much more so than in traits of bud burst (a surrogate for spring cold hardiness), bud set, and growth. Seed movement guidelines and breeding zones may be more restrictive when considering genetic variation in fall cold hardiness compared with growth, phenology, or spring cold hardiness. A regional stratification system based on ecoregions with latitudinal and elevational divisions, and roughly corresponding with breeding zones used in Oregon and Washington, appeared to be adequate for minimizing population differences within regions for growth and phenology, but perhaps not fall cold hardiness. Although cold hardiness varied among populations, within-population and within-region variation is sufficiently large that responses to natural or artificial selection may be readily achieved.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».