The canopy coverage is correlated with the number of shoots produced by <i>Eucalyptus</i> clones in a clonal mini-garden
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we analyzed the correlation between the canopy coverage of two commercial clones of Eucalyptus benthamii Maiden & Cambage and one of Eucalyptus dunnii Maiden and their shoot yields in a clonal mini-garden system. By canopy coverage, we referred to the area of a picture occupied by leaves (green area) when analyzed using computational resources. The mini-garden was set up to yield shoots on a regular time schedule (between 20 and 30 days) to obtain mini-cuttings for clonal propagation. Pictures were taken at approximately 30 cm above the upper leaves from the plots containing mini-stumps of each clone on the day before the collection of mini-cuttings for six consecutive harvests (approximately 6 months). The leaf coverage was obtained using the computational package Easy Leaf Area. Our results indicated a significantly high Pearson correlation coefficient (r = 0744, P < 0.001) between the canopy coverage and the number of shoots produced by each clone. A logistic regression model was adjusted to this dataset, enabling a prediction of the number of shoots based on the canopy coverage. This approach has the potential for assisting forest nurseries in predicting the yield of mini-cuttings while conducting clonal propagation of their genetic materials.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».