Integrating the Rate of Moisture Loss into Needle Retention Testing to Improve the Selection of Balsam Fir (Abies balsamea) for Use as Christmas Trees
Notice bibliographique
Résumé
A study was conducted to identify balsam fir (Abies balsamea) for use in Christmas tree breeding programs in Northeastern North America. A total of sixty-four phenotypically good trees were identified from a provincial clonal seed orchard in New Brunswick, a multi-aged natural seed production area in Nova Scotia, and an operational plantation in Quebec, Canada. Trees were selected for good growth and form, numbers, and vigour of internodal branches, acceptable crown taper, needle colour, age class, branch angle, needle configuration, and freedom from insects and diseases or deformities, all traits deemed desirable in a Christmas tree. Three branches from each tree were collected at two harvest dates each year, one early and one late during the normal harvesting season in 2020, 2021, and 2022. Qualitative assessments of colour and branch pliability were performed weekly in conjunction with needle loss rub tests. A quantitative assessment of moisture loss was conducted weekly by measuring branch weights. The combination of qualitative and quantitative assessments was used to identify 7 of the 64 trees for which one or more tested branches consistently remained green and pliable, retained the majority of their needles, and lost moisture at a significantly reduced rate in all six testing periods. Grafts of the seven ‘Select’ trees are currently being integrated into seed orchards in the three participating provinces. These second-generation seed orchards are part of breeding programs designed to develop Christmas trees that will perform well under warm fall conditions, an outcome of climate change. The results from this study combined with the progeny testing of the ‘Select’ trees will be used to test for the heritability of needle retention, a key trait for the next generation of Christmas trees in the Northeast.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».