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Record W7156731186 · doi:10.3406/jobot.2024.2443

Exotiques et autochtones en forêt de protection : le cas des pins noirs en France / Exotic and native species in protection forests: the case of black pines in France

2024· article· fr· W7156731186 on OpenAlexaboutno aff
Caroline Scotti‐Saintagne, Bruno Fady

Bibliographic record

VenueLe Journal de botanique · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicGenetic diversity and population structure
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNatural regenerationAtlantic forestPinus <genus>Receptacle

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pinus nigra subsp. salzmannii (Dunal) Franco 1943 (le pin de Salzmann ou pin des Cévennes) est lune des sous-espèces du pin noir européen (Pinus nigra J.F.Arnold, 1785). En France, où il atteint la limite septentrionale de son aire de répartition, son habitat est reconnu comme prioritaire en Europe en vertu de la directive Habitats 92/43/CEE du Conseil européen. Les populations naturelles de pin de Salzmann sont souvent entourées de grandes plantations composées dautres sous-espèces de pin noir (essentiellement Pinus nigra subsp. nigra Arnold, le pin noir dAutriche, et Pinus nigra subsp. laricio Palib. ex Maire, 1928, le pin laricio de Corse). Ces exotiques sont des sources potentielles de pollen hybridogène du fait de l’absence de barrière à la reproduction entre ces sous-espèces. Dans cet article, nous décrivons les étapes entreprises pour la mise en œuvre dun programme intégré de conservation de la diversité génétique du pin de Salzmann en France. En plus du maintien du potentiel évolutif par la conservation in situ de la diversité génétique, nous proposons sa sauvegarde par une approche ex situ . Nous confirmons que le pin de Salzmann est une lignée génétique originale au sein des sous-espèces de pin noir et nous identifions cinq groupes génétiques qui devront servir de base à la conservation génétique in situ en France. En maximisant la diversité génétique globale tout en maintenant la diversité dans et entre les populations, nous identifions des arbres indigènes et non hybridés qui constitueront la base de la collection ex situ représentative de la diversité française. Nous pensons que cette stratégie combinée peut facilement sappliquer à toutes les espèces sociales d’arbres forestiers, que leur aire de distribution soit fragmentée ou non, et en particulier en zone marginale. Nous encourageons les gestionnaires à adopter cette stratégie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.180
Threshold uncertainty score0.358

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.022
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.248 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2024
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