Effect of growth rate on wood properties of genetically improved Sitka spruce
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the wood properties of 24-year-old Sitka spruce ( Picea sitchensis (Bong.) Carr.) progenies with highly contrasting growth rates. The progenies were established as part of a breeding programme to improve growth rate and stem form. Trees from three progenies were selected with a high growth rate relative to an unimproved control of directly imported material from the Queen Charlotte Islands (QCI), British Columbia, Canada. Trees from a further three progenies were selected that displayed a similar growth rate to the QCI control. At the time of sampling, the fastgrowing progenies had a mean volume gain over the QCI and slow-growing progenies of ~70 per cent. Trees from the fast-growing progenies were found to have significantly larger branches, less latewood, and more compression wood in comparison with the QCI control and the slow-growing progenies. On the other hand, trees from the fast-growing progenies had a smaller grain angle than the QCI control. While fast-growing progenies had lower wood density than the control, this was not significantly different. These findings suggest that, in general, the criteria used to select Sitka spruce trees in the forest as potential candidates for the breeding population would indeed lead to significant improvements of the growth performance and grain angle from improved planting stock. Breeders need to be aware, however, of possible negative influences of such selection criteria on other stem and wood properties known to influence wood strength.
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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 ».