Rating Introgression between Lodgepole and Jack Pine at the Individual Tree Level Using Morphological Traits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introgressive hybridization between species generates novel gene combinations and phenotypes. We required an accessible, objective method of rating introgression between lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia [Engelm.] Critchfield) and jack pine (Pinus banksiana Lamb.) for individual trees where their ranges overlap in Canada for use in another study on host species effects on resistance to an eruptive herbivore that has recently expanded its range. We adapted, simplified, and fully quantified a morphological index developed to rate introgression of pine populations and applied it to individual trees. In addition to principal component analysis (PCA), we also used discriminant function analysis (DFA), a potentially more powerful method given a priori knowledge of parent taxa, to generate introgression ratings. Among-tree variation in morphological traits and introgression was high at sites within the hybrid zone but very low at pure parent sites. PCA and DFA produced similar introgression ratings at the stand level, but ratings differed substantially for some individual trees. Certain morphological traits may be omitted from both PCA and DFA with little impact on stand-level ratings. The discriminant functions presented here are based on easy-to-measure, fully quantifiable morphological traits and can be used by other researchers to produce relative introgression ratings for lodgepole and jack pine. The approach may also be applied to other plant hybrid systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».