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Enregistrement W7027765159

Contrôle génétique de la résistance à la sécheresse chez l'épinette blanche

2021· other· fr· W7027765159 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt, Aesthetics, and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater stressEnvironmental effectEnvironmental factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En contexte de changements climatiques anticipés, des épisodes de sécheresses de plus en plus intenses et fréquents affecteront la disponibilité en eau des espèces forestières boréales, poussant les améliorateurs des arbres à considérer l'adaptation aux stress hydriques comme une priorité. Nous avons utilisé un test comparatif de descendances d'épinette blanche (Picea glauca [Moench] Voss) de 19 ans issu de croisements polymixtes établi sur deux sites ayant subi des épisodes de sécheresses pour comparer le contrôle génétique et le potentiel d'amélioration pour la réponse à la sécheresse à ceux des aux caractères plus conventionnels liés à la croissance. Pour ce faire, nous avons utilisé l'approche de sélection par la génomique (SG) et celle de la sélection classique basée sur l'information du pedigree (SP). Le contrôle génétique pour les caractères de réponse à la sécheresse était un peu plus faible que pour ceux de la croissance, mais avec des gains génétiques estimés comparables, ce qui permet d'envisager l'utilisation de la SG dès le plus jeune âge. Nous avons observé des corrélations opposées sur les deux sites étudiés entre les caractères de résistance au stress hydrique et la croissance radiale des arbres, probablement parce que les épisodes de sécheresse n'étaient pas au même moment de la saison de croissance d'un site à l'autre. Toutefois, certains scénarios de sélection ont permis d'améliorer tous les caractères en sacrifiant très peu le gain en hauteur, qui est le caractère prioritaire ciblé pour cette espèce au Québec. Nos résultats suggèrent que l'intégration de la réponse à la sécheresse dans les programmes d'amélioration génétique de l'épinette blanche ne nécessite qu'un léger sacrifice pour les gains en croissance en hauteur, et que la précision au niveau des prédictions obtenues par l'approche de sélection conventionnelle ou par la génomique semble être négativement affectée par de plus faibles effectifs disponibles lors des analyses effectuées site par site lorsque les épisodes de stress hydriques varient d'un site à l'autre

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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