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Enregistrement W2001616088 · doi:10.4141/p04-144

Relationships among growing degree-days, tenderness, other harvest attributes and market value of processing pea (<i>Pisum sativum</i> L.) cultivars grown in Quebec

2006· article· en· W2001616088 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Nicolas Tremblay Edith Fallon, Yves Desjardins

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésSativumCultivarYield (engineering)Growing degree-dayPisumCropBiologyHarvest timeGrowing seasonAgronomyWater contentHorticultureMathematicsPhenology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Quebec, grower income from processing peas is a function of yield and tenderometer reading. If peas are harvested early, the yield is poor, but the overall quality is superior, as indicated by lower tenderometer readings. Later harvests result in g reater yields but reduced quality (higher tenderometer readings). A better understanding of the relationship between harvest time, yield and quality is needed. In this study, the relationships between yield, tenderometer readings, size distribution and grain moisture content were examined as a function of growing degree-days (GDD) and production year for pea cultivars of different seed size categories. Yield and harvest attributes (tenderometer readings, seed size distribution and moisture content) were highly season dependent and their rates of change over the course of the harvest period also varied with the cultivar and year. Quality declined rapidly once the crop reached optimal maturity, while yield increased in a less predictable manner. Consequently, it was difficult to identify a harvest time that would consistently maximize grower returns. The highest income was generally not obtained at the optimal tenderometer readings presently used by the industry. Key words: Maturity, harvest date, climate, fresh matter yield, tenderometer, pea size

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 enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,823

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,160 · 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
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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