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Enregistrement W1933514405 · doi:10.4141/cjps2012-202

Review: Research progress in amur grape, <i>Vitis amurensis</i> Rupr.

2013· article· en· W1933514405 sur OpenAlexvenueno aff
Liyuan Liu, Li Hua

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVineyardBiologyRootstockCultivarHorticultureWineVitis viniferaBotanyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liu, L. Y. and Li, H. 2013. Review: Research progress in amur grape, Vitis amurensis Rupr. Can. J. Plant Sci. 93: 565–575. Vitis amurensis Rupr., which originates in China and has several important traits, such as cold- and disease-resistance, is now commercially cultivated in China. Vitis amurensis has a strong root system and high growth vigor allowing it to survive temperatures as low as −40°C without the need to bury its vines, saving inputs in vineyard management. During growth, V. amurensis vines have high resistance to many diseases, such as grape white rot and grape anthracnose, and are thus often used as a disease-resistant stock as well as the most powerful cold-resistant rootstock to breed materials for novel cultivars. As a wine grape, the fruit fragrance and distinctive taste are unique for making high quality red and sweet wines, which have a brilliant ruby red color, fine fragrance, and a full-bodied and distinctive taste. Vitis amurensis grapes and the wines made from them contain abundant bioactive natural substances, which have important effects on lowering human blood pressure, antioxidation, anti-aging, cardiovascular disease prevention, etc. The present article addresses research progress and the utilization of V. amurensis achieved in the past decades. Further studies are proposed.

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)0,001
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations71
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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