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Enregistrement W2113426111 · doi:10.21273/hortsci.47.3.414

Effects of Drip Irrigation Configuration and Rate on Yield and Fruit Quality of Young Highbush Blueberry Plants

2012· article· en· W2113426111 sur OpenAlexafffund
David L. Ehret, Brenda Frey, Tom Helmer, David R. Bryla

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésDrip irrigationIrrigationSowingLoamAgronomyWater potentialYield (engineering)Water contentEnvironmental scienceSoil waterHorticultureBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 4-year study was conducted to establish the effects of drip irrigation configuration and rate on fruit yield and quality of young highbush blueberry plants ( Vaccinium corymbosum L. ‘Duke’). Plants were grown in a silt loam soil on raised beds and were non-irrigated or irrigated using either one or two lines of suspended drip tape. Each line configuration had in-line emitters spaced every 0.3 or 0.45 m for a total of four drip configurations. Water was applied by each drip configuration at two rates, a moderate rate of 5 L/plant per irrigation event, and a heavy rate of 10 L/plant. The frequency of irrigation was guided by measurements of soil matric potential. Irrigation was applied each year, and plants were cropped beginning the second year after planting. Rainfall was above normal in the first 2 years of the study, and differences in soil moisture were most evident in the last 2 years, in which soil matric potential increased with irrigation volume. Neither the number of irrigation lines nor emitter spacing had an effect on yield or fruit quality. Yield was unaffected by irrigation rate until the fourth year after planting and was only higher when 5 L/plant was applied. The yield increase was the result of differences in fruit weight during the second of two harvests and was associated with delays in fruit maturation. Irrigation affected plant mineral concentrations but leaves and berries responded differently; affected minerals tended to decrease in leaves but increase in the fruit. Many irrigation-induced changes in fruit quality were evident 1 or 2 years before changes in yield. Higher irrigation volume increased fruit size and water content but reduced fruit firmness and soluble solids. Irrigation reduced fruit water loss during storage and thereby promoted longer shelf life. Irrigation also resulted in a change in anthocyanin composition in the fruit but did not affect antioxidants or total anthocyanin content.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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