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Enregistrement W1995257781 · doi:10.1080/15538362.2010.530110

Evaluation of Native Rose Selections for Rose Hip Production in Prince Edward Island

2010· article· en· W1995257781 sur OpenAlexaffabout
Kevin Sanderson, Sherry Fillmore

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Fruit Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRose (mathematics)HorticultureEcotypeCuttingCanopyBiologyLivestockYield (engineering)FleshAnimal scienceBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was carried out to determine the potential for the commercial production of rose hips in Prince Edward Island, Canada. Native rose (Rosa spp.) ecotypes were propagated by cuttings taken from wild populations. The experiment was conducted at the Agriculture and Agri-Food Canada, Crops and Livestock Research Centre, Harrington Research Farm in Harrington, PEI in 2005. A replicated trial consisting of 30 wild rose selections was first harvested in 2006. Data from the top 14 ecotypes are reported on based on yield potential. Mean fruit weight ranged from 1.01 g to 1.62 g per fruit; seeds per fruit ranged from 33.5 to 66.3; flesh to seed ratio ranged from 1.34 to 2.57 g/g. Generally, first flowering was observed at 190 Julian day number (JDN) followed by full flowering at 199 JDN. Mean rose hip yield averaged over the first four harvest years ranged from 411 to 2,000 kg ha−1. In 2009, selection s26 and s30 produced 3,634 and 2,676 kg ha−1, respectively. Selection s26 had the largest canopy and best survival rating.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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