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Enregistrement W2072962269 · doi:10.2135/cropsci2004.2175

Effects of Ice Cover on Annual Bluegrass and Creeping Bentgrass Putting Greens

2004· article· en· W2072962269 sur OpenAlexaff
D. K. Tompkins, J. B. Ross, David L. Moroz

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensOlds College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHardiness (plants)SnowAgrostis stoloniferaAgronomyBiologyPerennial plantAgrostisHorticulturePoaceaeGeographyCultivarMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Damage as a result of ice cover on putting greens affects golf courses in cold climates. The objectives of this study were to assess cold‐hardiness levels and injury of annual bluegrass [Poa annua f. reptans (Hausskn.) T. Koyama] and creeping bentgrass (Agrostis stolonifera L. cv. Penncross) under ice cover maintained for various periods of time under laboratory and field conditions. In the lab, cold‐hardened plants of both species were subjected to either snow‐covered, ice‐covered, or ice‐encased treatments and tested for cold‐hardiness levels at various periods of time. Ice‐encased annual bluegrass plants stored for 90 d were dead, while ice‐covered and snow‐covered plants had cold‐hardiness levels of −4°C and −18°C, respectively. In contrast, at 150 days after treatment (DAT), creeping bentgrass that was ice encased had a cold‐hardiness level of −18°C, while snow‐covered plants had a cold‐hardiness level of −27°C. In the field, annual bluegrass and creeping bentgrass plants were subjected to the following treatments: snow cover, ice cover, and snow or ice removed 45 DAT and then were sampled at various times to determine cold‐hardiness levels. As in the lab, ice cover had less impact on bentgrass than annual bluegrass. At 90 DAT, ice‐covered creeping bentgrass had cold‐hardiness levels of −29°C while annual bluegrass plants were dead at 75 DAT. Snow‐covered annual bluegrass plants still had cold‐hardiness levels of −16°C at 75 DAT. Removing the snow or ice after 45 DAT had little or no effect.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations46
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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