Lodgepole Pine and White Spruce Germination: Effects of Stratification and Simulated Aging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of seed pre-treatment (stratification/prechilling) and simulated aging on germination parameters (germination capacity, speed and value and peak value) were evaluated for several seedlots originating from seed orchard clones of lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia DOUGL. ex LOUD.) and white spruce (Picea glauca (MOENCH) VOSS). Region of origin and stratification had little effect on white spruce, while stratification enhanced germination speed and completeness of lodgepole pine. Broad-sense heritability for germination parameters ranged from 70 to 97% (unstratified) and from 81 to 96% (stratified) for pine, and from 95 to 97% (unstratified) and from 93 to 97% (stratified) for spruce. Simulated aging (short-term storage at high temperature and relative humidity, approximating the physiological effects of long-term storage) resulted in rapid deterioration of white spruce, with very little germination after six days of aging. Lodgepole pine germination increased during the first several aging treatments relative to the control, but germination capacity decreased following twelve days of aging, and was very low after 18 days. White spruce was nondormant and responded primarily to moisture conditions, whereas pine was strongly influenced by maternal effects. These results can be incorporated for more efficacious nursery production practices for commercial reforestation seedling production as well as ex-situ gene conservation strategies.
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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 ».