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Enregistrement W2124240825 · doi:10.1139/b02-026

Effets de quelques pratiques horticoles de conduite des plantes sur la production de roses coupées

2002· article· en· W2124240825 sur OpenAlexvenueno aff
S. Gudin, Anne Coulon, Manuel Le Bris

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShootHorticultureSproutingPruningBiologyGreenhousePlant productionAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four different plant management treatments, corresponding with different existing growing practices, were compared for flower production of Rosa hybrida L. cv. Meiqualis plants grown for 1 year in a greenhouse in the south of France. Two of them used shoot bending during plant formation and subsequent production management. The harvest level practiced on the thickest stems differentiated these two treatments. Two other treatments consisted in using shoot removal and pruning during plant formation. In the first one, during production management, unmarketable shoots were removed by pinching, whereas they were bent and left on the plant in the second one. This last treatment resulted in the highest yield of marketable stems and stem quality after 1 year, although the treatment using shoot bending during plant formation and production associated with a high harvest level on the thickest stems produced the largest quantity during autumn and winter. The results are discussed with reference to different yield components determined by the different plant management treatments applied, such as inter-flush cycle time, bud sprouting, occurrence of certain types of unmarketable stems (blind shoots and bowed peduncled stems), and development of new bottom breaks.Key words: shoot bending, bottom breaks, blind shoots, bowed stems, production, Rosa hybrida L.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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