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Enregistrement W1916934019 · doi:10.4141/cjps-2014-421

Mechanical blossom thinning of apples and influence on yield, fruit quality and spur leaf area

2015· article· en· W1916934019 sur OpenAlexafffundvenue
Kendra A. McClure, John A. Cline

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Mots-clésThinningHorticultureMalusYield (engineering)Fruit setCropOrchardBiologyAgronomyMathematicsBotanyMaterials sciencePollinationComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

McClure, K. A. and Cline, J. A. 2015. Mechanical blossom thinning of apples and influence on yield, fruit quality and spur leaf area. Can. J. Plant Sci. 95: 887–896. Apple (Malus×domestica Borkh.) trees tend to crop heavily, which often makes crop load adjustment necessary. This can now be achieved as early as bloom by mechanical removal/thinning of blossoms. High-density Empire/M.26 and Royal Gala/M.26 apple trees were mechanically (MBT) and hand blossom thinned (HBT) in 2010 and 2011, respectively, and their effects on fruit set, subsequent hand thinning, final crop load, and spur leaf area were measured. In both years, MBT effectively thinned trees and reduced fruit set, but did not reduce the requirement for follow-up hand fruitlet thinning after June drop in 2011. In 2010, harvest yields for MBT treatments decreased, while weight and diameter increased. In 2011, most harvest and fruit quality parameters were unaffected by thinning. Trees that were mechanically thinned had significantly reduced spur leaf area, but were similar to unthinned control trees with respect to many of the yield and quality parameters measured. Mechanical blossom thinning is a new crop load management option for apple growers looking to supplement more traditional chemical and hand thinning techniques.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,146 · 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'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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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