Determining and projecting realised genetic gains: Results from early-stage spruce improvement programmes in New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Two series of realised genetic gain tests of large plots, one for black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) and one for white spruce (Picea glauca [Moench] Voss), were established in the early 1990s in New Brunswick, Canada, to investigate realised gains from planting improved seedlots representing early-stage tree improvement activities. Individual-tree growth was recorded up to age 15 (one-quarter of their rotation age). Four improved seedlots were included in the black spruce gain test. Planting the superior stand seedlot (CAN101) could obtain moderate gain (7.0 % in volume/tree and 3.5 % in volume/ha at age 15). Growth improvement for the seedlot (UNROG) collected from a seedling seed orchard (FRA_SSO) established using phenotypically selected plus trees was negligible but genetic roguing improved the FRA_SSO seedlot’s growth, resulting in 3.3 and 2.1 % increase in 15-yr volume per tree and per hectare, respectively. The highest gain was observed by deploying the elite half-sib family (01-15), which resulted in a gain of 27.6 % in 15-yr volume/ha. Three improved seedlots were included in the white spruce realised-gain test. The seedlot (OVSSO) collected from a provenance seedling seed orchard had 9.2 % more volume/ha at age 15 years. Much higher gains were observed in the seedlots collected from an unrogued clonal seed orchard (DNR_CSO). Mixed cone collections from the DNR_CSO achieved 25.6% more volume/ha at age 15 than the unimproved seedlot. Practicing supplemental mass pollination with unimproved pollen in the DNR_CSO greatly reduced its seedlot gains, i.e. 12.9 % in 15-yr volume/ha. In both tests, the gain varied with age or
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».