Increased pollen source area does not always enhance the risk of pollen dispersal and gene flow in Oryza sativa L
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pollen dispersal is one of the main ways of gene flow. In the past years, rice pollen dispersal and gene flow have been well studies. However, there is much dispute whether the risk of pollen dispersal and gene flow continuously increases with the source area. A Lagrangian stochastic model was used to simulate the pollen depositions at different distances from different pollen source areas. The field experiments showed a good fit in the pollen depositions. The larger the source area, the more the pollen grains were deposited at each distance, with the pollen dispersal distance increasing accordingly. However, this effect gradually leveled off as the source area increased. In the large-area of pollen source, we found a significantly higher saturation point for the amount of pollen deposition. Once the source area exceeded 1000 × 1000 m 2 , the pollen deposition no longer increased, even if the source area continued to increase, indicating the “critical source area” of rice pollen dispersal. However, a 100 × 100 m 2 critical source area for conventional rice and hybrid rice was sufficient, while the critical source area for the sterile line was about 230 × 230 m 2 .
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».