The phenotypic and genetic effects of drought-induced stress on apical growth, ring width, wood density and biomass in white spruce seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest plantations play an important role in maintaining a supply of high-quality timber from managed forest. With an expected increase in the prevalence of drought in some forested areas, climate change increases concerns about future seedling growth. A promising approach to promote the suitability of plantation seedlings to current and future climate would be to use variation in growth and wood traits of trees under drought as selection criteria in tree breeding programs, especially at a young stage when they are most vulnerable to drought. We evaluated the genetic control of the growth and wood density response of white spruce clonal seedlings submitted to various drought conditions in a greenhouse experiment. By varying the watering treatment of 600 two year-old seedlings from 25 clones, we simulated three levels of drought-induced stress during two growing seasons. Apical and radial growth decreased markedly as the intensity of drought increased, whereas wood density tended to increase. We also developed a woody biomass index composed of wood density and ring area, which was observed to decrease slightly with increasing drought. There was important variation in all traits among clones and heritability tended to decrease with the intensity and duration of drought-induced stress, mainly for wood density and radial growth. However, the heritability of apical growth tended to increase under drought conditions. Our results show that the response of young white spruce clones to drought is highly variable, and together with the significant levels of heritability noted, the results indicate that multi-trait genetic selection for drought stress response at a young age could represent a promising approach to increase resilience to drought.
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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) | 0,000 | 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 ».