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Enregistrement W1838877881 · doi:10.23986/afsci.4765

Effect of mulching systems on fruit quality and phytochemical composition of newly developed strawberry lines

2012· article· en· W1838877881 sur OpenAlexafffund
Li Fan, Valentine Roux, Claudine Dubé, Dennis Charlebois, Shutian Tao, Shahrokh Khanizadeh

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Food Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésMulchYield (engineering)CultivarTitratable acidHorticultureChemistryAgronomyBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of three mulching systems on total yield, average yield per plant, average fruit weight, soluble solids content (SSC), titratable acidity (TA), firmness and oxygen radical absorbance capacity (ORAC) of two newly developed lines (‘Orléans’ and ‘Saint Pierre’), one advanced selection (‘SJ8976-1’) and two commonly used cultivars (‘Jewel’ and ‘Kent’) were evaluated. The studied mulching systems were: plastic mulch (PM), mulch with row cover (PMRC), and matted-row system (MRS). Results showed that plastic mulch with row cover (PMRC) generally increased yield per plant, average fruit weight, SSC, firmness and ORAC, but differences varied within harvest times. No significant differences in total yield and TA were observed under the selected mulching systems. Both PMRC and PM accelerated the harvest periods compared to MRS. ‘Kent’ and ‘Jewel’ had the highest total yield while ‘SJ8976-1’ and ‘St-Pierre’ had the highest average fruit weight. The highest SSC, TA and ORAC were found in ‘Jewel’. There was no interaction between the mulching systems and genotypes, indicating that the effect of production system is independent of cultivars. PMRC seems to be a better growing system, improving fruit quality and increasing the nutritional value of all genotypes. By allowing off-season fruit production in cool climates, PMRC can be an alternative method to the costly high tunnels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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