Freezing injuries to flower buds and their influence on yield of apricot (<i>Prunus armeniaca</i>L.) and peach (<i>Prunus persica</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
Szymajda M., Pruski, K., Żurawicz, E. and Sitarek, M. 2013. Freezing injuries to flower buds and their influence on yield of apricot ( Prunus armeniaca L.) and peach ( Prunus persica L.). Can. J. Plant Sci. 93: 191–198. Each spring, for 3 consecutive years, 2009–2011, the degree of freezing injury to overwintering flower buds of selected cultivars and clones of apricot and peach was evaluated at the Dąbrowice Research Institute of the Horticulture E$xperimental Orchard (District of Skierniewice, Poland). Apricot flower buds were damaged less severely than those of peach during the winter of 2009/2010 when the lowest temperatures (maximum drop in temperature) coincided with the full dormancy stage of the trees. Conversely, peach flower buds were less damaged than buds of apricot when the maximum drop in temperature occurred after the late winter thaw in both 2008/2009 and 2010/2011. Under Polish climatic conditions, peach proved to be more reliable than apricot in consistency to produce fruit. Results have shown that the most hardy apricot and peach cultivars can develop very strong winter hardiness allowing the trees to survive temperatures as low as −28°C, as long as there are no severe temperature fluctuations during late winter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».