Induction of Lateral Branching in Sweet Cherry (Prunus avium L. cvs. “Siah Mashhad” & “Dovomras”) Trees in Nursery
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out in two independent experiments on one year old sweet cherry (Prunus avium L. cvs. “Siah Mashhad” and “Dovomras”) nursery trees with the main purpose of improving lateral shoot formation and increasing the quality of trees. In the first experiment, heading treatments (0, 40, 60 and 80 cm above ground) and in the second experiment, Arbolin treatments (0, 5, 15, 25 mL·L-1) was investigated. Trees were treated with foliar sprays of Arbolin in 2 times at 7-days intervals in mid-June. At the end of the growing season, the tree quality was measured on the basis of their diameter and height of trees, number, length and angels of lateral shoots. A factorial experiment was laid out in a completely randomized block design with 3 replications where each plot contained 10 trees. Results showed that all of the treatments increased the number of laterals in comparison with the control. The cultivars had different response to the treatments. Heading in 60 cm was the best treatment for improving total number of lateral shoots. The result of second experiment showed that there were significant differences between cultivars and Arbolin treatments. The number of lateral shoots enhanced with application of higher concentrations and repeated Arbolin treatments in both cultivars. Arbolin treatments had more significant effect on the number and length of lateral shoots than heading treatments.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».