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Enregistrement W2941597902 · doi:10.1139/cjfr-2019-0014

Growth and survival of Siberian larch in Alberta at the species, population, and family levels

2019· article· en· W2941597902 sur OpenAlexaffvenueabout
Andy Benowicz, Jodie Krakowski, Deogratias M. Rweyongeza

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLarchPinus contortaBiologyForestryPinus <genus>Tree breedingBotanyPopulationSeed orchardHeritabilityPicea engelmanniiWoody plantHorticultureGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Survival and growth of Siberian larch (SL, Larix sibirica Ledeb.) were compared with those of three conifer species native to Alberta, Canada: lodgepole pine (LP; Pinus contorta var. latifolia Engelm. ex S. Watson), white spruce (WS, Picea glauca (Moench) Voss), and jack pine (JP, Pinus banksiana Lamb.) at 12, 10, and 3 trial locations, respectively. The average data age was 18 years (range: 3 to 27 years). Survival of SL averaged 4.2% and 6.5% worse than LP and WS, respectively, while it was 5% better than JP. SL grew 25%, 94%, and 23% taller than LP, WS, and JP, respectively. Stem forking rates were similar between SL and LP, WS, and JP. The best seed sources for Alberta were mature trees established in Alberta and Saskatchewan of unknown initial provenances. The Russian Altai Mountain source grew well at high elevations, while the Finnish Raivola performed well in the northern, low-elevation area. Open-pollinated progeny tests of 58 families planted in five diverse locations yielded individual-tree narrow-sense heritabilities and family mean heritabilities for height at age 15 of 0.15 and 0.59, respectively. The type B between-site genetic correlation was 0.44, indicating a strong genotype × environment interaction. SL has performed well in Alberta, and its growth can be further improved by selection and breeding from appropriate seed sources.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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