Classification Framework of Introduced Crabapple (Malus spp.) Cultivars Based on Morphological and Numerical Traits: Insights for Germplasm Conservation and Landscape Forestry
Notice bibliographique
Résumé
Crabapples (Malus spp.) are widely planted ornamental and multipurpose trees in temperate regions and represent an important component of forest and landscape resources. However, the absence of a standardized classification framework has led to nomenclatural confusion, hindering germplasm conservation, breeding, and international exchange. In this study, 80 introduced crabapple cultivars preserved in the germplasm repository of Nanjing Forestry University were systematically evaluated using 55 morphological traits of flowers, leaves, fruits, and tree architecture. A hierarchical framework was established based on flower type and corolla color, dividing cultivars into Single, Semidouble, and Double Flower groups, with further subdivisions of Single cultivars by color. Numerical taxonomy (R- and Q-type clustering) validated the robustness of this framework, identifying petal number and corolla color as the most consistent traits across cultivars and seasons (inter-cultivar CV < 10%), serving as reliable diagnostic indicators, although within-cultivar variation was not quantified. The proposed system resolved frequent misidentifications (e.g., M. ‘Kelsey’ and M. ‘Molten Lava’) and provided standardized descriptors for cultivar identification. Beyond taxonomy, the framework enhances germplasm management, supports nursery production and landscape forestry, and facilitates international exchange of ornamental resources. These findings highlight the potential of integrating morphological and numerical approaches for germplasm diversity assessment and contribute to the development of a unified global classification system for ornamental crabapples.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».