Подбор основных древесных видов для создания объектов постоянной лесосеменной базы в засушливой зоне
Bibliographic record
Abstract
В статье приведены данные по обследованию лесных насаждений с участием робинии псевдоакации (Robinia pseudoacacia L.), боярышника обыкновенного (Crataegus laevigata (Poir.) DC.), гледичии трехколючковой (Gleditsia triacanthos L.), клена татарского (Acer tataricum L.), клена ясенелистного (Acer negundo L.), груши лесной (Pyrus communis ssp. pyraster (L.) Ehrh.), алычи (Prunus cerasifera Ehrh.), дуба черешчатого (Quercur robur L.), ирги канадской (Amelanchier canadensis (L.) Medik.), сосны крымской (Pinus nigra ssp. pallasiana (Lamb.) Holmboe), вяза листоватого (Ulmus minor Mill.), смородины золотой (Ribes aureum Pursh), шелковицы белой (Morus alba L.), абрикоса обыкновенного (Prunus armeniaca L.), сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.), жимолости каприфоли (Lonicera caprifolium L.), лоха узколистного (Elaeagnus angustifolia L.), аморфы кустарниковой (Amorpha fruticosa L.) различных ареалов с целью подбора видов и форм для создания постоянной лесосеменной базы. Установлено, что основными критериями для отбора генофонда являются жизнеспособность, засухо-, соле-, морозоустойчивость, высота и быстрый рост обследуемых насаждений. Несмотря на частичное подмерзание годичных побегов некоторых видов и форм, включая пирамидальную и мачтовую формы робинии псевдоакации, они также могут быть использованы для создания ПЛСБ и в насаждениях различного типа ввиду ежегодного плодоношения и достаточного роста. Выявлены группы растений по отношению к основным лимитирующим факторам среды, из которых наиболее перспективными для создания ПЛСБ в засушливых условиях являются ирга, сосна, вяз, смородина, аморфа, робиния, клен, груша, дуб, абрикос, лох и облепиха. По ростовым показателям максимальная высота отмечена у сосны, дуба, вяза, облепихи, интенсивные приросты побегов – у гледичии. Предложена улучшенная схема по созданию и использованию селекционно-семеноводческих объектов для защитного лесоразведения. The article presents data on the survey of forest plantations with the participation of Robinia pseudoacacia L., Crataegus laevigata (Poir.) DC., Gleditsia triacanthos L., Acer tataricum L., Acer negundo L., Pyrus communis ssp. pyraster (L.) Ehrh., Prunus cerasifera Ehrh., Quercus robur L., Amelanchier canadensis (L.) Medik., Pinus nigra ssp. pallasiana (Lamb.) Holmboe, Ulmus minor Mill., Ribes aureum Pursh, Morus alba L., Prunus armeniaca L., Pinus sylvestris L., Lonicera caprifolium L., Elaeagnus angustifolia L., Amorpha fruticosa L. from various habitats in order to select species and forms for the creation of a permanent forest seed base. It has been established that the main criteria for the selection of the gene pool are viability, drought, salt, frost resistance, height and rapid growth of the surveyed plantations. Despite the partial freezing of annual shoots of some species and forms, including the pyramidal and mast forms of Robinia pseudoacacia, they can also be used to create permanent forest seed bases (PFSB) and plantings of various types due to annual fruiting and sufficient growth. Groups of plants have been identified in relation to the main limiting environmental factors, of which Canadian serviceberry, Crimean pine, field elm, golden currant, desert false indigo, black locust, Tatarian maple, European wild pear, English oak, apricot, Russian olive and sea buckthorn are the most promising for creating PFSB in arid conditions. According to growth indicators, the maximum height was noted in Crimean pine, English oak, field elm, sea buckthorn, intensive growth of shoots – in honey locust. An improved scheme for the creation and use of breeding and seed-growing facilities for protective afforestation is proposed.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.011 |
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".