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Enregistrement W1981617327 · doi:10.4141/p00-064

Effects of day and night air temperature in early season on growth, productivity and energy use of spring tomato

2001· article· en· W1981617327 sur OpenAlexaffvenue
Athanasios P. Papadopoulos, Xiuming Hao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLycopersiconAir temperatureHorticultureYield (engineering)Growing seasonEnvironmental scienceGreenhouseAnimal scienceBotanyBiologyMeteorologyGeographyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effects of air temperature on tomato (Lycopersicon esculentum Mill) growth, yield and heating energy consumption were investigated in spring of 1993 and 1994. Tomato plants were grown under nine day/night air temperature regimes formed by factorial combination of three day (19, 20 and 21°C) and three night (16, 17 and 18°C) heating temperature set points. Early (until 30 April) fruit yield increased but early fruit size decreased with increasing daily average air temperature (MT, 24-h mean). The plants grown under high daily average air temperature early in the season had lower fruit yield late in the season. Plants grown under high night air temperature (NT) and low day air temperature (DT) during the early production period achieved high fruit yield in early season and avoided the negative effects of high MT on early fruit size; these plants also had high yield and large fruit size late in the season. The different day and night heating temperature regimes studied caused no more than 10% in heating energy use variation. Therefore, for greenhouse tomato production under Great Lakes conditions (approx. 42°N), the optimal day/night air temperature (from January to April) is 20.8–21.0/18.5–19.0°C (actual air temperatures). Key words: Lycopersicon esculentum, tomato, yield, quality, fruit size, daily average air temperature (MT), day-night air temperature difference (DIF), day air temperature (DT), night air temperature (NT)

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,153 · 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

Citations13
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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