Consistency of long-term marketable yield of carrot and onion cultivars in muck (organic) soil in relation to seasonal weather
Notice bibliographique
Résumé
To identify carrot and onion cultivars that provide consistent marketable yields, we tracked the yields of five fresh market carrot [(Daucus carota L. subsp. sativus (Hoffm.) Arcang.] and six onion (Allium cepa L.) cultivars for at least 13 yr. Relationships between long-term weather variables and marketable yields were also investigated. The effects of cultivar, year and cultivar × year interactions on yield of carrots and onions were assessed. Cultivar and year had significant effects on carrot and onion yields, while the interaction was significant in only one of four data sets of carrot yield. Carrot cv. Cellobunch (95.4 t ha–1) and onion cv. Corona (74.1 t ha–1) had the highest mean marketable yields over the years studied. There was a slight positive correlation between mean yield of the assessed carrots and maximum temperatures in September (r = 0.44). Mean carrot yield was also somewhat negatively correlated with total rainfall in July (r = –0.43) and with number of days with rain in August (r = –0.43) and September (r = –0.44). Most onion cultivars showed stronger relationships between marketable yield and various weather patterns. Marketable yield of onions increased with an increase in the number of days with rainfall in June (r = 0.57). The mean marketable yield of the six onion cultivars decreased in relation to temperatures ≥30°C in June (r = –0.55) and August (r = –0.53). The mean yield of all the onions in the trials was negatively correlated (r = –0.78) with growing degree days (base 5°C, May to August). The results indicated that the data from long-term cultivar trials can be used to identify cultivars that yield well despite seasonal variations in weather. Key words: Daucus carota, Allium cepa, temperature, rainfall
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».