Population Differentiation and Climatic Adaptation for Growth Potential of White Spruce (Picea glauca) in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic differentiation among white spruce populations in Alberta, Canada, was studied using time series data of height and diameter and a climatic index developed by principal component analysis. The objectives were to discern patterns of variation for growth potential and predicted optimum climate; compare optimum climate between populations, between height and diameter at the same age and between height or diameter at different ages; and to see if optimum climate differed from the climate inhabited by populations. Using cluster analysis we found that: (1) populations from mid-latitudes (54° - 57°N) and mid-elevations (600 - 800 m) were grouped together and exhibited high growth potential; populations from north of 57°N were grouped with those from elevations higher than 900m in the Rocky Mountains and exhibited low growth potential; and (2) With minor exceptions, populations from similar climates or geography were grouped together in terms of predicted optimum climate. (3) Analysis of variance showed that optimum climate differed significantly (P < 0.05) among populations; among heights at different ages; among diameters at different ages and between height and diameter at the same ages. However, there was no consistent trend in the direction of change in optimum climate with tree age. (4) The range of climate inhabited by the populations (P I₁ = -5.792 to 4.483) was much wider than the range of their predicted optimum climate (P̂ Ō₁ = -1.001 to 0.842), which suggests that in terms of growth potential some populations inhabit sub-optimal climates. Implications of the results on management of white spruce in Alberta are discussed.
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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 ».