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Enregistrement W2726434576 · doi:10.1139/cjps-2016-0153

Gender effects on Salix suchowensis growth and wood properties as revealed by a full-sib pedigree

2017· article· en· W2726434576 sur OpenAlexvenueno aff
Jing Hou, Zengchao Guo, Hailin Liu, Tongming Yin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsNational Natural Science Foundation of ChinaGovernment of Jiangsu ProvinceNanjing Forestry University
Mots-clésWillowBiologyBiomass (ecology)LigninHemicelluloseBotanySex ratioDioecyAgronomyPollenDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among dioecious plant species, it is common for the males to grow faster than the females. In this study, we investigated the effects of gender on the growth and wood properties of Salix suchowensis Cheng ex Zhu. using a full-sib pedigree. We observed that the segregation of sex followed a 1:1 ratio and that gender significantly affected growth traits, including tree height, ground diameter, and biomass production. Additionally, the females generally performed better than the males, which is in contrast to the common scenario for dioecious plant species. There is currently relatively little information regarding gender effects on wood properties. Therefore, we also measured the basic wood density and cellulose, hemicellulose, and lignin contents. We determined that any differences between the male and female trees regarding these wood property traits were insignificant. Recent studies revealed that the sex of willow trees is controlled by a ZW sex determination system in which the female is the heterogenic gender. Because female heterogamety is relatively rare in higher plants, our findings may be relevant for characterizing the gender effects on biological performance in dioecious plants regulated by the ZW sex determination system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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