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Enregistrement W2725687665 · doi:10.1139/cjfr-2017-0152

Genetic analysis of lodgepole pine (<i>Pinus contorta</i>) solid-wood quality traits

2017· article· en· W2725687665 sur OpenAlexvenueno aff
Haleh Hayatgheibi, Anders Fries, Johan Kroon, Harry X. Wu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKempestiftelsernaSkogforskSveriges LantbruksuniversitetKempe Foundation
Mots-clésPinus contortaHeritabilityBiologyPinus <genus>Tree breedingGenetic correlationBotanyGenetic gainHorticultureGenetic variationAnimal scienceWoody plantEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potential improvement of lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Loud. var. latifolia Engelm.) solid-wood properties was examined by estimating age trends of inheritance, age–age genetic correlations, and the efficiency of early selection using 823 increment cores sampled from 207 half-sib families at two independent progeny trials, aged 34–35 years, located in northern Sweden. High-resolution radial variation of annual ring width, wood density, microfibril angle (MFA), and modulus of elasticity (clearwood stiffness; MOE S ) was measured using SilviScan. The dynamic stiffness (MOE tof ) of standing trees was also obtained using Hitman ST300. Heritabilities ranged from 0.10 to 0.64 for growth and earlywood, transition-wood, and latewood proportions, from 0.29 to 0.77 for density traits, and from 0.13 to 0.33 for MFA and stiffness traits. Genetic correlations between early age and the reference age (26 years) suggested that early selection is efficient at age 4 years for MFA and between ages 5 to 8 years for density and MOE S . Unfavorable diameter–stiffness genetic correlations and correlated responses indicate that breeding for a 1% increase in diameter would confer 5.5% and 2.3% decreases in lodgepole pine MOE S and MOE tof , respectively. Index selection with appropriate economical weights for growth and wood stiffness is highly recommended for selective breeding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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