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Enregistrement W2039943034 · doi:10.5539/jas.v5n6p190

Sunki Mandarin vs Poncirus trifoliata Hybrids as Rootstocks for Pera Sweet Orange

2013· article· en· W2039943034 sur OpenAlexvenueno aff
Evandro Henrique Schinor, Mariângela Cristofani–Yaly, Marinês Bastianel, Marcos Antônio Machado

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeraRootstockOrange (colour)HybridCitrus × sinensisCanopyHorticultureBiologyAbiotic componentBotanyTrifoliate orangeMandarin ChineseEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obtaining new rootstocks that have resistance to biotic and abiotic factors is one of the main goals of breeding programs for citrus. This study evaluated the performance of 42 hybrids of Sunki mandarin (Citrus sunki Hort. ex Tanaka) vs. Poncirus trifoliata cv. Rubidoux, as rootstock for Pera sweet orange. The experiment was conducted in Colômbia, São Paulo, Brazil, in randomized blocks with three replications in a spacing of 6.0 m x 3.5 m. The trees were seven years old and the experiment was conducted without irrigation. We quantified the variables height, diameter and canopy volume, and production of plants, besides the physico-chemical analysis of fruits. After the natural period of drought in the region, the trees were evaluated for resistance to drought, with scale ranging from 1 to 3. Plants were also evaluated for symptoms of citrus sudden death and compatibility canopy/rootstock. Differences were observed in height, diameter and canopy volume of Pera sweet orange grafted on 42 hybrids of Sunki mandarin x Poncirus trifoliata (TSxPT). Differences were observed in the physico-chemical characteristics of fruits of Pera sweet orange grafted on different hybrids TSxPT. Different degrees of drought tolerance were observed and six hybrids were resistant. The hybrids TSxPT 245 and 254 showed incompatibility with variety of Pera sweet orange.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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