MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7027765159

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

2021· other· fr· W7027765159 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicArt, Aesthetics, and Perception
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWater stressEnvironmental effectEnvironmental factor
DOInot available

Abstract

fetched live from 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

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.877
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.192
Teacher spread0.184 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it