Dynamic Gene-Resource Landscape Management of Norway Spruce: Combining Utilization and Conservation
Notice bibliographique
Résumé
Traditional gene-resource management programs for forest trees are long-term endeavors requiring sustained organizational commitment covering extensive landscapes. While successful in maintaining adaptation, genetic diversity and capturing traditional growth attributes gains, these programs are dependent on rigid methods requiring elaborate mating schemes, thus making them slow in coping with climate change challenges. Here, we review the significance of Norway spruce in the boreal region and its current management practices. Next, we discuss opportunities offered by novel technologies and, with the use of computer simulations, we propose and evaluate a dynamic landscape gene-resource management in Norway. Our suggested long-term management approach capitalizes on: 1) existing afforestation activities, natural crosses, and DNA-based pedigree assembly to create structured pedigree for evaluation, thus traditional laborious control crosses are avoided and 2) landscape level genetic evaluation, rather than localized traditional progeny trials, allowing for screening of adapted individuals across multiple environmental gradients under changing climate. These advantages lead to greater genetic response to selection in adaptive traits without the traditional breeding and testing scheme, facilitating conservation of genetic resources within the breeding population of the most important forest tree species in Norway. The use of in situ selection from proven material exposed to realistic conditions over vast territories has not been conducted in forestry before. Our proposed approach is in contrast to worldwide current programs, where genetic evaluation is constrained by the range of environments where testing is conducted, which may be insufficient to capture the broad environmental variation necessary to tackle adaptation under changing climate.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».