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Enregistrement W2165141300 · doi:10.1139/x05-064

Predicted genetic gains and testing efficiency from two loblolly pine clonal trials

2005· article· en· W2165141300 sur OpenAlexvenueno aff
Fikret Işik, Barry Goldfarb, Anthony V. LeBude, Bai-Lian Li, Steven E. McKeand

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceNorth Carolina State UniversityInternational Paper
Mots-clésBiologyLoblolly pineRust (programming language)Cuttingclone (Java method)Clonal selectionSelection (genetic algorithm)Tree breedingGenetic gainPinus <genus>Progeny testingHorticultureBotanyWoody plantGenetic variationGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clonal field trials were established at two sites using rooted cuttings from 450 clones of eight full-sib families of loblolly pine (Pinus taeda L.). Height, survival, fusiform rust infection (caused by Cronartium quercuum (Berk) Miyabe ex Shirai f.sp. fusiforme), bole straightness, and diameter were measured after four growing seasons. There were significant differences among full-sib families and among clones within families for all traits studied. Moderately high within-family repeatabilities of clone means (0.50 to 0.75) for growth traits and a very high within-family repeatability of clone means (0.94) for fusiform rust infection were estimated. When the best eight clones were selected regardless of family structure, the volume yield was 52% greater than that of the unimproved seedlings at two sites. Selection of the best two clones from each of four families produced only slightly lower estimated genetic gains than the above scenario. The probability of fusiform rust infection ranged from 0.08 to 0.93 among clones at the South Carolina site. Predicted genetic gain for rust resistance was relatively insensitive to selection intensity, as there were numerous clones with high apparent resistance. The number of ramets per clone necessary to reliably characterize performance on one site was estimated to be between four and six. These results contribute to estimates of the gains available from clonal forestry and will help guide clonal testing and selection programs. Implementation of clonal forestry and cost issues are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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