Intracone variation explains most of the variance in <i>Picea abies</i> seed weight: implications for seed sorting
Notice bibliographique
Résumé
Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) seed is collected from both forest stands after final felling and from seed orchards. To produce high-germinability seed lots that are easy to use in nursery sowing machines, empty, insect-damaged, and other poor-quality seeds are culled. Sorting is done typically by weight or size. Previous studies of conifer seed have indicated wide variation in seed weight between individual trees or clones. However, the intratree or intraclone variations have rarely been taken into account, and intracone variation in seed weight has not been examined. We collected cones from a forest stand and from a clonal seed orchard in central Finland. Each seed from each cone was extracted, weighed, and x-rayed to assess their quality. Trees and clones differed in terms of the proportions of different quality seed. Variance component analysis showed that the intracone variation explained a larger proportion of the total variation in seed weight than did the intercone/intertree or interclone variations. Thus weight-based seed sorting has less effect on the genetic diversity of a seed lot than previously believed. We also conclude that the large differences in proportion of full seed among trees and clones impact the contribution of genotypes in seed and, eventually, in seedling lots.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».