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Enregistrement W1672386333

Geology and Wine 10: Use of Geographic Information System Technology to Assess Viticulture Performance in the Okanagan and Similkameen Valleys, British Columbia

2005· article· en· W1672386333 sur OpenAlexaffvenueabout
Pat Bowen, Carl Bogdanoff, Brad Estergaard, Steve Marsh, Kevin Usher, C. A. S. Smith, Grace Frank

Notice bibliographique

RevueGeoscience Canada · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVineyardWine grapeWineTerroirViticultureGeographySoil waterForestryLoamEnvironmental scienceArchaeologyBiologySoil science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complex geological history of the Okanagan and Similkameen valleys in British Columbia has created a wine growing region by way of diverse bedrock, soils, terrain and climate. Although wine grapes have been grown in the area for many decades, a recent conversion of vineyards to predominately Vitis vinifera varieties, and the subsequent world recognition of wine quality, suggests that there is further potential to improve wine quality through fine-tuning of grape varietal choices and vineyard management techniques. A geographic information system (GIS) application has been developed to study the relationships among site conditions, management practices and vineyard performance including fruit and wine quality. The production area was divided into six regions based on landform and climate: 1. Kelowna, 2. Penticton, 3. Vaseaux - Oliver, 4. Golden Mile, 5. Black Sage - Osoyoos, and 6. Similkameen. The complement of grape varieties planted varies among the regions. Comparisons of regional patterns of varieties planted, and medals received, have revealed significant regional differences in varietal suitability. Although most of the vineyards are sited on coarse-textured soils, comparisons of the distributions of all and medal-winning vineyard blocks among soil textural classes have revealed that quality wine grapes are grown on a broad range of soil types within, and among, the six regions studied. Loamy soils appear to be especially suitable for producing quality wine grapes in the Okanagan and Similkameen valleys. SUMMAIRE L'histoire geologique complexe des vallees d'Okanagan et de Similkameen en Colombie-Britannique a cree une region vinicole en reunissant divers socles rocheux, sols, terrains et climats. Bien que le raisin de cuve ait ete cultive dans la region depuis plusieurs decennies, une conversion recente aux varietes de Vitis vinifera , et la reconnaissance mondiale de la qualite de ses vins qui s'en est suivie, permet de penser que la qualite des vins pourrait encore etre ameliorer par le choix de varietes de vignes et l'amelioration des techniques de production. Une application d'un systeme d'information geographique (SIG) a ete mise au point pour etudier les relations entre les caracteristiques des sites, les pratiques de gestion, et les performances du vignoble, dont la qualite des fruits et du vin. La zone de production a ete subdivisee en six regions selon la forme du relief et le climat, soit : 1. Kelowna, 2. Penticton, 3. Vaseaux-Oliver, 4. Golden Mile, 5. Black Sage, et 6. Similkameen. Le complement des varietes de raisin plantees varie selon les regions. Les comparaisons d'arrangement des varietes plantees et des medailles recues ont mis au jour d'importantes differences regionales quant aux varietes les mieux adaptees. Bien que la plupart des vignobles croissent dans des sols legers, les comparaisons des distributions des parcelles en fonction des types de texture des sols et des medailles recues ont montre que des vignes de qualite sont cultivees sur une grande variete de types de sol a travers les six regions etudiees. Les sols loameux semblent particulierement convenir pour la production de raisin de cuve dans les vallees d'Okanagan et de Similkameen.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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