Trellising System and Cane Density Affect Yield and Fruit Quality of Red Raspberry
Notice bibliographique
Résumé
Trellising and cane density treatments were applied to vigorous raspberry ( Rubus idaeus L.) cv. Titan plants in Southern Ontario to determine their effects on yield, yield potential, and canopy microclimate during the 1997 and 1998 seasons. The trellising treatments compared were hedgerow (control), V-trellis, and single-sided shift-trellis (shift-trellis). Cane densities (9, 16, 23, and 30 canes/m 2 ) were established before budbreak each season. The treatments significantly affected yield and yield components. Path analysis indicated that interrelationships among yield components were significantly affected by trellising system. In the second season, plants trained on the V-trellis yielded more than did those in a hedgerow system, while those trained on a shift-trellis had the lowest yield because of a smaller fruiting framework. Fruit quality was lower on the shifttrellis than in the other two systems. These differences were related to light penetration into the three canopies. While an optimum cane density was not found for any system, the maximum cane density (30 canes/m 2 ) produced the highest yields. Yield potential per cane decreased as cane density increased; however, the increase in cane number compensated for this decrease, resulting in an increase in total yield per unit area. Fruit quality also decreased as cane density increased, but cane density did not affect canopy microclimate.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».