MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1997804494 · doi:10.1002/jsfa.3388

The effects of organic and conventional nutrient amendments on strawberry cultivation: Fruit yield and quality

2008· article· en· W1997804494 sur OpenAlexaff
Jennifer C Hargreaves, Sina M. Adl, Philip R. Warman, H.P. Vasantha Rupasinghe

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensNova Scotia Department of AgricultureDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSugarNutrientFertilizerOrganic fertilizerYield (engineering)Organic farmingAgronomyChemistryFood scienceHorticultureAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: The nutrition of food is increasingly important to consumers. The popularity of organic food rests partly on the assumption that these products are healthier despite a lack of conclusive evidence. The effects of organic and inorganic fertilizer amendments on parameters of strawberry fruit quality, in terms of sugar, macro‐ and micro‐nutrients concentrations, and total antioxidant capacity were compared. RESULTS: Treatments did not affect sugar content or total antioxidant capacity. Inorganic fertilizer treatments increased S and Mn content of berries compared to organic treatments. The K and P content of berries differed among years. CONCLUSIONS:Organic amendments did not increase the fruit quality of strawberries compared to inorganic amendments. Copyright © 2008 Society of Chemical Industry

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations68
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Science of Food and AgricultureMême sujetBerry genetics and cultivation researchTravaux en français237 207