Water activity: A new tool for moisture management of seedlots in tree seed centres
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of water activity (Aw) is a concept developed, and mainly used, by food-processing and pharmaceutical industries. Contrary to gravimetric moisture (MC) content that quantifies the total amount of water in a product, Aw qualifies the intensity of the connections between water and other molecules (such as lipids, carbohydrates or proteins) and, therefore illustrates water availability and mobility in the substance. Aw has three main operational advantages: rapid measurement (less than 20 minutes per sample); non-destructive testing, making it very interesting for use with rare or valuable samples such as pollen or seeds from specific crossings or ex-situ genetic resource conservation; ease of use, requiring little training.\nIn 2007, the DRF (MRNF, Québec) decided to adopt the method developed by Cemagref (France). The work began with black spruce (Picea mariana) and jack pine (Pinus banksiana), the two most important species in the Québec reforestation program. To date, our results follow the same pattern as those obtained in France. An optimal Aw is determined for each species which will be used to optimize seed processing in tree seed centres. Depending on the seedlot, a given Aw may result in different MC because of the variability in seedlot traits like maturity, origin or crop year. Managing seedlots with Aw makes moisture management non sensitive to genetic, and consequently phenotypic, diversity which is of a great interest for conservation purposes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».