The timing of pruning affects flushing, flowering and yield of macadamia
Notice bibliographique
Résumé
Macadamia (Macadamia integrifolia, M. integrifolia × M. tetraphylla) trees were pruned at different times at sites near Alstonville, northern New South Wales, Australia, to examine the effects on vegetative flushing, subsequent flower raceme production and yield. Pruning of cv. 849 and cv. A268 modified the cycle of flush development. Pruning times that resulted in immature flushes on the canopy in late autumn or early winter inhibited raceme production. In contrast, pruning in late May and early June did not generally reduce raceme production relative to production on unpruned trees. The times of pruning that reduced raceme production also reduced yield. The yields of trees pruned in late May were also reduced, presumably because of decreased light interception. In the season after treatment the trees pruned in early April had greater numbers of racemes per unit of tree canopy volume than the trees pruned in late May. The trees of the lighter flowering cv. 849 pruned in early April had higher yield efficiencies than the trees pruned in late May, whereas there was no effect on yield efficiency in the prolifically flowering cv. A268. The differences in raceme production in the season after pruning may have been due to a combination of an alternate bearing response, characteristics of the stems produced after pruning, or maturity of the flushes. In a separate experiment, uniconazole sprays immediately after pruning reduced the length of the new stems, slowed canopy expansion, and increased kernel recovery compared with untreated hedged trees, but did not affect flowering or yield. In another experiment, hedging in early June had no effect on raceme production in cv. 849 trees in consecutive seasons, and no effect on canopy volume or yield in the first season. In contrast, canopy volume and yield were reduced in the second season. Finally, pruning of young, yet-to-flower cv. 849 trees from late winter to spring staggered flush development, with the earliest pruned trees producing more racemes and setting more fruit than the later pruned trees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».