The Effect of Seed‐Tuber Physiological Age and Cultivar on Early Potato Production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Enhancing physiological aging of seed‐potatoes has the potential to substantially affect production, especially for short‐season growing areas. This study analysed the effect of seed‐tuber age and cultivar, jointly, to identify the combination for optimum early crop production, based on field experiments conducted at two locations in Nova Scotia, Canada. The potato cultivars Superior, AC‐Novachip, Niska, and Yukon Gold were aged by exposing seeds stored at 4 °C to warming periods of 0, 242 (3 weeks), and 484 (6 weeks) day‐degrees, prior to planting. Cultivar and age levels were completely randomized within each location and replicated four times. Harvest periods at 65, 80 and 95 days after planting (DAP) were analysed as an unbalanced split‐plot factorial, with year as a random blocking factor, location as a whole plot treatment, and cultivar and age crossed as subplot treatments. Total yield and marketable yield from Yukon Gold improved with physiological age when harvested early at 65 and 80 DAP, while that from AC‐Novachip improved when aged only 3 weeks. Niska was not affected by age. Overall, AC‐Novachip was consistently better than the remaining cultivars, regardless of age. The best treatment combination that maximized marketable yield was Yukon Gold aged 6 weeks planted at a commercial farm and harvested 95 DAP. For early harvest (65 DAP), however, AC‐Novachip aged 3 weeks and Yukon Gold aged 6 weeks generated the highest yields. Niska and Superior generated lower yield and higher culls.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».