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Enregistrement W2090288785 · doi:10.4141/p00-161

Variable fruit set in self-fertile sweet cherry

2001· article· en· W2090288785 sur OpenAlexvenueno aff
and Robert L. Andersen Cheol Choi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFruit setBiologyPollinationPrunusPollenHorticultureHand-pollinationSelf-pollinationPollen sourceCultivarOpen pollinationPrunus dulcisBotanyPollinator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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: S 1 S 4 ’ for Lapins, and S 3 S 4 ’ 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

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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