Crop productivity, yield and seasonality of breadfruit ( <i>Artocarpus</i> spp., Moraceae)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Breadfruit, Artocarpus spp., is a staple crop with the potential to alleviate hunger and increase food security in tropical regions. Guidelines and recommenda- tions for cultivar selection and production practices are now required for establishment of breadfruit in new areas. Materials and methods. To respond to this need for spreading breadfruit, our study quantified the growth, development, yield and seasonality of 24 bread- fruit cultivars (26 trees) established in Kauai, Hawaii, over a 7-year period from 2006-2012. Individual production profiles were generated for each accessioned cultivar based on major agricultural factors. Results. Across all cultivars of breadfruit (A. altilis), an average of 269 fruits per year was produced by each tree with an average fruit weight of 1.2 kg. Based on the planting density of 50 trees⋅ha -1 , this translates to an average projected yield of 5.23 t⋅ha -1 after 7 years. Hybrids (A. altilis × A. mariannensis) had a higher yield than bread- fruit. The data of our article support the previously proposed hypothesis for predicting bread- fruit seasonality. On average, the peak season occurred from July to November. Conclusions. Ma'afala, the first widely available commercial cultivar, started to bear fruit within 22 to 23 months of planting. Other cultivars with potential for commercial production include Toneno, White, Rotuma and Meinpadahk. Hawaii / Artocarpus / fruits / breadfruit / variety trials / choice of species / crop yield / seasonality / adaptation
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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 ».