Variable fruit set in self-fertile sweet cherry
Notice bibliographique
Résumé
Fruit set on seven self-fertile (SF) sweet cherry genotypes from the Cornell Sweet Cherry Breeding Program was investigated. The S-alleles of all tested genotypes, based on controlled pollination and PCR-based S-allele typing analysis were determined to be: S1S4’ for Lapins, and S3S4’ for Stella, Starkrimson, NY 13688, NY 13696, NY 13788 and NY 13791. Higher fruit set of open-pollinated self-fertile genotypes indicated that the additional pollen donor was probably advantageous for fruit set in self-fertiles in the preliminary field study. However, no statistically significant differences were found between fully and self- (half compatible) pollination in caged trees in subsequent years’ studies. This inconsistency may have been due to shading by cages (for self-pollination only) or to differences in bee activity in caged trees as compared with open-pollinations made during preliminary studies. Additionally, the variation in fruit setting potential was dependent on genotype. Spring frost injury reduced fruit setting potential in self-fertile sweet cherries but pollen quality was not associated with variable fruit set. The results suggest that self-pollination would produce optimal fruit set in self-fertile sweet cherry cultivars regardless of partial pollen incompatibility. However, a more detailed study including fruit setting factors other than spring frost injury, and varying setting capacity depending on genotypes, would be required for a more complete determination of the commercial utility of growing self-fertile sweet cherries in solid blocks. Key words: Prunus avium L, sweet cherry, pollination, fruit set
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».