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Enregistrement W4402255562 · doi:10.1139/cjfr-2024-0119

High genetic gains in growth and resistance to white pine weevil for the next Norway spruce breeding and propagation populations in Quebec, Canada

2024· article· en· W4402255562 sur OpenAlexaffvenueabout
Guillaume Otis Prud’homme, Josianne DeBlois, Clémentine Pernot, Martin Perron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTree breedingResistance (ecology)WeevilWhite (mutation)BiologyForestryGeographyEcologyWoody plantBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic parameters for growth (height, diameter, and volume) and resistance to the white pine weevil were estimated from 209 Norway spruce families aged 15 or 20 years old. Individual heritability values ranged from low to moderate, while family heritability values were moderate to high. This suggests that there is a genetic control for these variables. A selection index was developed to rank individuals on both volume growth and resistance to the white pine weevil. Opsel 2.0 software was used for selection to optimize genetic gain while keeping the level of relatedness between selected trees below an acceptable threshold. The selection of the best 70 individuals, i.e., the top 1% of the populations evaluated, resulted in volume gains of 15.5% and weevil resistance gains of 30.3% making it possible to create a new, more productive and weevil-resistant Norway spruce population. These new breeding and propagation populations will be planted in various locations in the province of Quebec and will be used for the operational deployment of this improved material.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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