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Enregistrement W7014630840

Pollen pool heterogeneity in jack pine (Pinus banksiana Lamb.) : a problem for estimating population outcrossing rate? / Yong-Bi Fu

2017· other· en· W7014630840 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 CanadaLakehead University
Mots-clésOutcrossingPollenJack pinePopulationMatingMating systemInbreeding
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pollen pool heterogeneity, which violates an assumption
\nof the mixed-mating model, is one of the major problems
\nfacing population geneticists concerned with measuring
\nplant mating systems. In the present study, isozyme markers
\nwere used to examine pollen pool heterogeneity in two
\nnatural populations of jack pine, Pinus banksiana Lamb.,in
\nnorthwestern Ontario, Canada. Population multilocus
\nestimates of outcrossing rate ranged from 0.829 to 0.952
\nand differed significantly between populations. Singletree
\noutcrossing rates were found to be homogeneous among
\ntrees in both populations. Computer simulation studies
\nshoved that the consanguineous mating pollen pool was a
\npotentially important component of the pollen pool, capable
\nof biasing population outcrossing estimates downward. In
\ncontrast, random heterogeneity of the pollen pool was found
\nto have no effect on population estimates of outcrossing
\nrates. Pollen pool heterogeneity existed in these two
\nnatural populations. However, it appeared to be random in
\nnature and therefore did not affect the population
\noutcrossing estimates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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