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Enregistrement W1988385320 · doi:10.4141/p06-078

White mulch and a south facing position favour strawberry growth and quality in high latitude tunnel cultivation

2007· article· en· W1988385320 sur OpenAlexvenueno aff
Saila Karhu, R. Puranen, Abbas Aflatuni

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulchFragariaHorticultureAgronomyPlastic mulchGrowing seasonEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyethylene mulches with black or white surface were compared in seven strawberry (Fragaria × ananassa Duch.) genotypes in a 2-yr experiment. The plants were covered by an unheated walk-in tunnel at the beginning of the first harvest season. The effects of a south-west versus north-east position of plants within the double-row beds were also studied. Soil temperatures were higher under black mulch, especially mid-day temperatures on the bed surface in the southward position. White mulch favoured root and crown growth in the first year, and the southwest position increased plant growth in both years. With black mulch, lower carbohydrate reserves were observed after transplanting, and a decreased chlorophyll content of leaves was detected in the second year. Mulch colour did not affect yield quantity. The first-year harvest was advanced with black mulch, but in the second year, the harvest season was earliest on the south side of beds with white mulch. Black mulch decreased fruit size in the first year and the concentration of fruit soluble solids in both years. The results suggest that in northern latitudes white mulch improves strawberry plant growth and fruit quality over that obtained using black mulch, but enhanced yield is not to be expected when a double-row tunnel cultivation system is used. Key words: Fragaria × ananassa, mulch, plasticulture, polyethylene, strawberry, tunnel

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,999

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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