Shoot type demography and dry matter partitioning: a morphometric approach in apple (<i>Malus</i>×<i>domestica</i>)
Notice bibliographique
Résumé
In a study of the apple (Malus ×domestica Borkh.) canopy structure, 5-year-old 'Fuji' and 'Braeburn' trees grafted on a low-vigour rootstock (M9) were compared at both fruiting branch and shoot levels. Percentages of short ([Formula: see text]5 cm) shoots and short shoot leaf area were significantly higher on 'Braeburn' than on 'Fuji', (76.8% vs. 72.6% and 46.9% vs. 42.9% for 'Braeburn' and 'Fuji', respectively). This high percentage of short shoots as compared with literature data was probably due to the training method, which reduced vigour. At shoot level, the ratio between dry masses of axis and leaf, called the axialization index, was determined to compare short and long shoots. Axialization values were higher for 'Braeburn' than for 'Fuji'. Although overall and individual leaf area was greater on long shoots, long shoot axialization (0.64 and 0.54 for 'Braeburn' and 'Fuji', respectively) was approximately twice that of short shoots (0.36 and 0.24, respectively). Therefore, for short shoots, the reduced carbon investment in supporting tissues may explain the significant role short shoots played in supporting early fruit development. For long shoots, the longer time required to reach the autotrophic and then exporting stage as well as the detrimental effect of early extension shoot development on fruit set might be explained by greater axialization.Key words: long shoot, short shoot, axialization index, apple, Malus ×domestica, biomass partitioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».