Brown Bead of Broccoli. II. Relationships of the Physiological Disorder with Nutritional and Meteorological Variables
Notice bibliographique
Résumé
In order to investigate their relationships with brown bead, a data set composed of 48 variables characterizing the developmental rate, climate, and nutrients in the soil and in the tissues of heads of broccoli ( Brassica oleracea L., Italica group) was collected from 328 plots (41 experimental fields over 3 year× 4 N fertilization level× 2 blocks). The four N treatments were 85-0-0, 85-54-0, 85-54-54, and 85-54-108, the first number indicating the N level (kg·ha -1 ) applied before planting; the second, N level applied 5 weeks after planting; and the last, N level applied 7 weeks after planting. Broccoli plants were either direct-seeded (26 experimental fields) or transplanted (15 experimental fields). Whether direct-seeded or transplanted, fast-developing broccoli plants showed a lower incidence of brown bead. More particularly, heads of transplanted broccoli plants experiencing warmer temperatures had a lower brown bead incidence and severity. A regular supply of water decreased the incidence and severity of the physiological disorder in both direct-seeded and transplanted broccoli plants. Low levels of Ca and high levels of Mg and K in mature broccoli head tissues were associated with a higher incidence of brown bead. Multiple-regression models were developed to predict the percentage of broccoli heads with brown bead for direct-seeded plants ( R 2 = 0.76; n = 104), and for transplanted plants ( R 2 = 0.69; n = 44). For direct-seeded broccoli, solar radiation between the button stage (head diameter of 2.5 cm) and maturity (head diameter of 10 cm), as well as soil and tissue Mg content, were among the first variables to enter the regression models. In general, more solar radiation and less precipitation translated into more heads showing brown bead symptoms. For transplanted broccoli plants, the minimum temperature from the button stage to maturity was a key variable in the prediction of the percentage of heads with brown bead and the corresponding index of severity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».