Bibliographic record
Abstract
Ideally, the Forest Reproductive Materials (FRM) are genetically consistent with the Basic Materials (BM) they come from. Therefore, seed orchards should have a panmictic reproduction regime, which means that all the genotypes should produce the same number of gametes and that all the gametes should mate at random. However, deviations to panmixis always exist ; they may result in reduced genetic diversity and, finally, in a diminution of both adaptability and genetic gains. This study aims at quantifying these deviations, assessing the impact of seed orchard management and describing the seed lot rating schemes used abroad.According to the literature, genetic variability of male and female fertility has a greater influence on FRM genetic quality than flowering asynchrony. This factor was studied in several orchards in several years. In fact, the gap between FRM and BM genetic composition, quantified using the effective number of parents (Ne), proved to be smaller than expected. Moreover, the deviation to panmixis can be reduced by flower stimulation. These treatments and, particularly, the most sophisticated ones, tend to homogenize parental gametic contributions. The first part ends with a presentation of the advantages and drawbacks of various methods likely to be used for the characterization of orchard seed lot genetic quality. Then, this report describes the seed lot rating schemes used in British Columbia (Canada), New Zealand and Australia in order to assess the genetic quality, in terms of performances and diversity, of the seed lots available on the market. Their interest in the French context is discussed. / Idéalement, les Matériels Forestiers de Reproduction (MFR) sont génétiquement conformes aux Matériels de Base (MB) dont ils dérivent. Pour cela, les vergers à graines devraient avoir un régime de reproduction panmictique, ce qui signifie que tous les génotypes produisent le même nombre de gamètes et que ces gamètes s'apparient au hasard. Or, il existe toujours des écarts à la panmixie ; ils peuvent conduire à une réduction de la diversité génétique et, par suite, à une diminution des capacités d'adaptation et des gains génétiques. Cette étude vise à quantifier les écarts à la panmixie, à évaluer l'impact des pratiques de gestion en vergers et à présenter des systèmes de certification de MFR utilisés à l'étranger.D'après la bibliographie, la variabilité génétique de fertilité mâle et femelle a un impact plus important que les décalages phénologiques sur la qualité génétique des MFR. Ce facteur a été étudié dans plusieurs vergers et au cours de plusieurs années de floraison. Il s'avère que les distorsions entre les compositions des MFR et des MB, quantifiées en utilisant l'indicateur Ne (taille de la population efficace), sont moins importantes qu'on ne l'imaginait initialement. D'autre part, nous démontrons que les écarts à la panmixie peuvent être réduits en mettant en ½uvre des techniques d'induction florale. Ces traitements tendent en effet à homogénéiser les contributions gamétiques parentales. Cette première partie s'achève par une présentation des avantages et inconvénients des méthodes envisageables pour caractériser la qualité génétique de récoltes en vergers. Ce rapport se poursuit par une description des systèmes de certification mis en place en Colombie-Britannique (Canada), en Nouvelle-Zélande et en Australie pour estimer la qualité génétique, en termes de performances et de diversité, des lots de graines disponibles sur le marché. Nous discutons ensuite leur pertinence dans le contexte des vergers à graines français.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.101 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".