Genetic control of wood properties in Picea glauca — an analysis of trends with cambial age
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the genetic control of wood properties as a function of cambial age to enable improvement of juvenile wood attributes in white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss). Increment cores were taken from 375 trees randomly selected from 25 open-pollinated families in a provenance–progeny trial repeated on three sites. High-resolution pith-to-bark profiles were obtained for microfibril angle (MFA), modulus of elasticity (MOE), wood density, tracheid diameter and cell wall thickness, fibre coarseness, and specific fibre surface with the SilviScan technology. Heritability estimates indicated that genetic control of cell anatomy traits and wood density increased with cambial age, whereas the genetic control of MFA and MOE remained relatively low across growth rings. Wood density, radial cell diameter, cell wall thickness, and specific fibre surface were highly heritable, indicating that significant genetic gains could be expected in tree improvement programs, although cambial age at selection may strongly influence the magnitude of realized gains. In contrast, growth-related properties, such as ring width, core length, and tree height, gave weak or nonsignificant heritability estimates. Adverse correlations between mechanical strength and properties related to paper quality suggest that breeding strategies must incorporate both types of traits to improve white spruce wood quality for different end uses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».