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Enregistrement W2061592700 · doi:10.4141/p05-032

Influence of weather on apricot, peach and sweet cherry production in the Okanagan Valley of British Columbia

2006· article· en· W2061592700 sur OpenAlexaffvenueabout
Joseph M. Caprio, H. A. Quamme

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrunus armeniacaPrunusHorticultureOrchardPreharvestFrost (temperature)PhenologyRosaceaeFructificationBiologyAgronomyEnvironmental scienceBotanyGeographyCultivarPostharvestMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An iterative χ 2 method that generates indices of association was used to determine daily weather occurrences associated with annual variations in peach (Prunus persica Batch.), apricot (Prunus armeniaca L.), and sweet cherry production (Prunus avium L.) in the Okanagan Valley of British Columbia over a 72 yr period, 1920–1991. During September and early October of the pre-harvest year, warm daytime temperatures favoured apricot (≥ 26°C) and sweet cherry production (≥ 19°C), probably because this promoted flower bud development. High daytime temperatures (≥ 27°C) were detrimental to apricot production in August of the pre-harvest year. During the pre-harvest year, peach production was only weakly associated with daytime temperature. Precipitation adversely affected peach and sweet cherry production in the preharvest year indirectly by associated lower temperatures or directly by enhanced disease infection. The main climatic factor limiting production of these crops was low temperatures from November to February (critical value range, ≥ -13 to ≥ -24°C, nighttime temperature) that cause winter injury. Precipitation during this period, usually snowfall, mostly favoured production. Poor production years were also associated with low nighttime temperatures (≤ -2 to -5°C) in spring at the time the flowers are prone to frost injury. During the bloom period warm temperatures (≥16°C, daytime temperature) favoured Prunus production, probably because of the temperature requirements for good pollination and flower set. Rainfall during fruit development and harvest of sweet cherry reduced production because of rain-induced cracking. Daytime temperatures were detrimental to production of apricot (≥ 31°C) and sweet cherry (≥ 33°C to ≥ 37° C) during harvest. The anticipated climate change appears to favour Prunus production in the Okanagan Valley, except for increased rainfall on sweet cherry production. Key words: Prunus persica Batch., Prunus armeniaca L., Prunus avium L., tree fruit, climate, heat stress, spring frost, winter injury

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 enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,775

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations42
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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