Manipulating Stem Number, Tuber Set, and Yield Relationships for Northern‐ and Southern‐Grown Potato Seed Lots
Notice bibliographique
Résumé
The ability to predict tuber set and size development for a particular lot of seed potatoes ( Solanum tuberosum L) would facilitate the development of techniques for optimizing tuber grade. Toward this goal, stem number, tuber set, yield, and grade relationships were manipulated and modeled for northern‐ (Alberta, Canada) and southern‐grown (Montana and Washington) Ranger Russet and Russet Burbank seed potatoes. Seed‐tubers with a range in apical dominance were produced by varying the temperature (aging) at the beginning of a 200‐d storage period. Seed source affected stem numbers, tuber set, and size, with southern seed producing more but smaller tubers than northern seed; however, seed source had no effect on total and U.S. No. 1 tuber yields. Tuber set and size distributions were highly correlated with stem numbers, the latter increasing substantially when storage degree days were held constant but temperature was increased. Changes in tuber size distribution with increasing stems occurred with relatively little effect on total, U.S. No. 1, and marketable tuber yields. Therefore, in a long growing season area like the Columbia Basin, adding heat units to seed at the beginning of storage effectively alters tuber size distribution. The differential behavior of these seed sources, along with the ability to predict tuber set and size from mainstem numbers, provides an opportunity to adjust agronomic practices to optimize yield for specific markets.
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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) | 0,000 | 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 ».