Initial productivity and genetic parameters of three <i>Corymbia</i> species in Brazil: designing a breeding strategy
Notice bibliographique
Résumé
The survival, initial productivity, and the genetic parameters of Corymbia citriodora subsp. citriodora (CCC), Corymbia citriodora subsp. variegata (CCV), and Corymbia torelliana (CT) were used to develop a breeding strategy for the Corymbia species. Survival, height, and diameter at breast height (DBH) data were assessed 24 and 36 months after planting, and the mean annual volume increment was estimated in three trials. Longitudinal DBH data analysis was applied individually to each trial to identify the best and the poorest families at both ages. The mortality ranged from 5% in CT to 27% in CCC, and the mean annual increment varied from 17.8 to 20 m3·ha−1·year−1 at 36 months after planting. The 36-month narrow-sense heritability [Formula: see text] was high for CCV (0.69 ± 0.17), moderate for CCC (0.41 ± 0.11), and low for CT (0.21 ± 0.09). The genetic parameters indicated the need for different breeding strategies for each species. Selecting the best families while roguing the poor families allowed forward selection of CCC and CCV. It was possible to select good CT trees for hybrid breeding; however, improving the species population requires focusing on increasing the effective size and expanding the genetic variability in the CT population.
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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 | 0,001 |
| 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 ».