Boundary-Line Approach to Determine Minimum and Maximum Leaf Micronutrient Concentrations in Wild Lowbush Blueberry in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Minimum and maximum leaf micronutrient concentrations in wild lowbush blueberry (Vaccinium angustifolium Ait.) were determined under the climatic and edaphic conditions of the Saguenay–Lac-Saint-Jean region (Quebec, Canada). The boundary-line approach was used to determine the relationship between leaf micronutrient concentrations and yield. The data were obtained from nitrogen and phosphorus fertilization trials conducted from 2001 to 2008 on 13 commercial lowbush blueberry fields in the Saguenay-Lac-Saint-Jean region. On average, more than 80% of the samples met the new minimum leaf micronutrient concentrations. Minimum leaf concentrations were revised downward for aluminum (Al), copper (Cu), iron (Fe), and zinc (Zn) compared to actual reference values. Minimum leaf boron (B) and manganese (Mn) concentrations were revised upward. Maximum leaf concentrations for all micronutrients were also revised downward. Minimum and maximum leaf concentrations were 26.2–73.5, 32.2–52.9, 3.2–6.5, 27.8–61.4, 873–1394, and 11.0–17.3 mg kg−1 for Al, B, Cu, Fe, Mn, and Zn, respectively. The determination of these new minimum and maximum leaf micronutrient concentrations established sufficiency ranges for the growing conditions in the region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».