Evaluating Douglas Fir’s Provenances in Romania Through Multi-Trait Selection
Notice bibliographique
Résumé
[Mirb.] Franco) is a valuable timber species native to western North America that was introduced to Europe in the 19th century. The objective of this study was to select the most valuable and stable Douglas fir provenances in Romania by combining growth and quality traits, using two indices recently used in forest tree species: the multi-trait genotype-ideotype distance index (MGIDI) and the multi-trait stability index (MTSI). The study was conducted across three common garden experiments in Romania, established in 1977, evaluating 61 provenances from the United States, Canada, Germany, France, and Romania. The analyzed traits were diameter at breast height (DBH), total height (TH), and pruned height (PH). Significant genotype-environment interactions were observed, with the Douglas fir showing superior growth performance in one of the testing sites in western Romania (Aleșd). The MGIDI and MTSI identified high-performing provenances from diverse geographic origins, including the Pacific Northwest, Europe, and Canada. Selection differentials ranged from 2.8% to 10.9% for individual traits, highlighting the potential for genetic improvement. The selected provenances represent valuable genetic resources of Douglas fir that are adapted to environmental conditions in the Carpathian region, contributing to the development of climate-adaptive breeding strategies and sustainable forest management.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».