Investigation of growth vigour, yielding and berry quality of the promising raspberry cultivars in Lithuania.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
12 raspberry cultivars developed in Russia, Ukraine, Estonia, England, Canada and USA were investigated at the Lithuanian Institute of Horticulture in 2003–2006. The most winterhardy were standard cultivars ‘Novokitajevskaja’ (stem cold injury – 0.5 scores) and ‘Beglianka’ (stem cold injury – 0.4–0.9 scores). Stems of raspberries ‘Meeker’ (2.6–4.5 scores) and ‘Glen Moy’ (2.2–3.7 scores) were the most cold injured. The most productive raspberry cultivars were ‘Siveli’, ‘Novokitajevskaja’, ‘Zorinka’, ‘Beglianka’, ‘Sputnica’, ‘Zviozdocka’ and ‘Husar’ (5.08–4.11 t ha-1), the least productive ones – ‘Meeker’ and ‘Glen Moy’ (1.81–2.87 t ha-1). The biggest berry weight was of cultivars ‘Glen Moy’, ‘Aborigen’, ‘Miraz’ and ‘Meeker’ (2.04–2.68 g). Berries of cultivar ‘Otava’ distinguish themselves with the significantly biggest amount of dry soluble solids (13.7), bigger amount of sugars (7.02%), ascorbic acid (24.4 mg 100g-1) and anthocyanins (22.4 mg 100g-1). In the berries of cultivar ‘Glen Moy’ it was found the bigger amount of anthocyanins (36.96 mg 100g-1) and ascorbic acid (23.6 mg 100g-1). The berries of cultivar ‘Husar’ distinguish themselves with big amount of dry soluble solids (11.8), ascorbic acid (20.4 mg 100g-1) and anthocyanins (32.03 mg 100g-1). The berries of cultivars ‘Miraz’ and ‘Meeker’ distinguish themselves with big amount of ascorbic acid – 24.80 mg 100 g-1 and 24.4 mg 100 g-1, respectively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle