Forest genomics: Advancing climate adaptation, forest health, productivity, and conservation
Notice bibliographique
Résumé
Forest ecosystems provide important ecological services and resources, from habitat for biodiversity to the production of environmentally friendly products, and play a key role in the global carbon cycle. Humanity is counting on forests to sequester and store a substantial portion of the anthropogenic carbon dioxide produced globally. However, the unprecedented rate of climate change, deforestation, and accidental importation of invasive insects and diseases are threatening the health and productivity of forests, and their capacity to provide these services. Knowledge of genetic diversity, local adaptation, and genetic control of key traits is required to predict the adaptive capacity of tree populations, inform forest management and conservation decisions, and improve breeding for productive trees that will withstand the challenges of the 21st century. Genomic approaches have well accelerated the generation of knowledge of the genetic and evolutionary underpinnings of nonmodel tree species, and advanced their applications to address these challenges. This special issue of Evolutionary Applications features 14 papers that demonstrate the value of a wide range of genomic approaches that can be used to better understand the biology of forest trees, including species that are widespread and managed for timber production, and others that are threatened or endangered, or serve important ecological roles. We highlight some of the major advances, ranging from understanding the evolution of genomes since the period when gymnosperms separated from angiosperms 300 million years ago to using genomic selection to accelerate breeding for tree health and productivity. We also discuss some of the challenges and future directions for applying genomic tools to address long-standing questions about forest trees.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».