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Enregistrement W3207083124 · doi:10.1093/forestry/cpab044

Genetic influence on components of wood density variation in white spruce

2021· article· en· W3207083124 sur OpenAlexaffabout
André Soro, P. Lenz, Mariana Hassegawa, Jean-Romain Roussel, Jean Bousquet, Alexis Achim

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPithBark (sound)Genetic variationBiologyBotanyVariation (astronomy)HorticultureEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conifer breeding programmes are increasingly selecting for wood quality in addition to growth so to ensure a sufficient flow of high-quality fibre from future forest plantations. As wood density is one of the most frequently used indicators of wood quality, there is a growing interest to consider this trait in selection, and thus enhance the properties of end-use products from planted trees. However, wood density varies at different scales within trees, with pith-to-bark patterns and year-to-year fluctuations representing two important sources of variation. From both physiological and end-use points of view, it is desirable to produce stems with limited pith-to-bark and year-to-year wood density variation. In the present study, we assessed patterns of pith-to-bark and year-to-year variation in 2196 wood density patterns and evaluated the genetic control of traits characterizing this variation. The experimental data came from a 15-year-old white spruce genetic trial representing 93 full-sib families replicated in two contrasting environments in Quebec, Canada. To separate pith-to-bark from year-to-year variation, non-linear models were developed to describe pith-to-bark patterns of variation in the mean ring density (MRD) of individual trees as well as for latewood density (LWD) and latewood proportion. We observed that pith-to-bark variation was more under genetic control than year-to-year variation, for which only LWD and proportion of latewood width to overall ring width reached moderate genetic control. Little genotype-by-environment interaction was observed although wood density patterns differed significantly between sites. The present approach could help identify trees or families that tend to have limited pith-to-bark and year-to-year variation in wood density as part of tree genetic improvement programmes to provide future trees with more uniform and desirable wood attributes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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