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Enregistrement W6986431460

Phenotypic variation in cone and needle characters of Pinus banksiana Lamb. (jack pine) in Northwestern Ontario / by Madeline L. Maley

2017· other· en· W6986431460 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLongitudeVariation (astronomy)Spatial variabilityVegetation (pathology)LatitudePinus <genus>Linear discriminant analysisExplained variationConifer cone
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess the patterns of phenotypic variation in cone and \nneedle characters of jack pine relative to spatial, climatic and \necological data, collections were made from ten trees in each of 64 \nsites in northwestern Ontario. Nineteen cone and forty needle \ncharacters were measured on five cones and five needles per tree. \nClimatic data from 27 Canadian and 10 American weather stations \nin and surrounding the study area were interpolated, using a \ngeographic information system, to produce weather data for each \ncollection site. Vegetation and soil data for each collection site \nwere determined using the system developed by the Ontario Ministry \nof Natural Resources in the Northwestern and North Central regions \nfor the Forest Ecosystem Classification program. \nDiscriminant analysis indicated that the populations in the \nstudy areas formed a single group but were spatially organized into \ntwo groups, west and east, including the Armstrong area, of Lake \nNipigon. A trend surface of the discriminant scores revealed a \nsteep dine at a longitude of 88?15', Nipigon area. Simple \nregression of discriminant scores against the spatial, climatic and \necological data indicated that the patterns of variation expressed \nby cone and needle characters may be a result of adaptation to local \nenvironments.(see document for elevations) \nMultiple regression coefficients from regressions of spatial and \nclimatic data against discriminant scores for both cone and needle \ndata were compared with the variance component among groups \nfrom the nested analysis of variance to assess the amount of the \ntotal variation attributable to the local environment. The \ncomparison revealed that most of the variation among sites could \nbe explained by spatial and climatic data. In addition, a steep dine \ncould be discerned at a longitude of 88?15? on the the trend surface \nof maximum June temperature. \nThe correlations of the patterns of variation with the spatial \nand climatic data suggest that climate may be the causal agent for \nthe patterns of variation in cone and needle characters in \nNorthwestern Ontario. However, the patterns of cone and needle \ncharacters are similar suggesting that the modern patterns of \nvariation may be a result of two migration routes or two refugia.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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