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Enregistrement W2167407040 · doi:10.5539/jps.v2n2p113

Comparative Study of Apple Cultivars Bred in Holovousy, Czech Republic

2013· article· en· W2167407040 sur OpenAlexvenueno aff
J. Blažek

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrchardCultivarPowdery mildewHorticultureRootstockVenturia inaequalisHectareCanopyPruningBiologyMathematicsBotanyFungicide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an experimental orchard, 14 apple cultivars bred in Holovousy and registered in the Czech Republic during 1994-2011 have been evaluated for 12 years in comparison with four standard ones most commonly grown here. Trees were planted on M9 rootstock in the spacing of 4 x 1 m and trained like spindles. Zuzana cv had the most vigorous trees. which was followed by Primadela and Resista. On the contrary, Selena had the smallest canopy, followed by Rubinstep, Vyso?ina and Julia. Regarding disease performance Primadela, Resista, Selena, Starkresa and Vyso?ina were entirely resistant to apple scab (Venturia inaequalis). Another three, Julia, Angold and Produkta were rated as highly tolerant to the disease. The highest levels of tolerance to powdery mildew were recorded on Meteor, Nabella and on the standard cultivar Rubin. Occurrence of fruit rot was very negligible on Starkresa, Benet, Vyso?ina and Meteor. The most productive was Rucla with a mean year harvest equal to 34.4 tons per hectare. In decreasing order, it was followed by Nabella, Resista, Produkta, Primadela, Angold and Vysocina, all of which were better than the standard ones. Regarding fruit size the largest one was Meteor followed by Jonagold, Angold, Benet and Nabella. The cultivar that was first in taste was Rucla, followed by Benet, Rubín, Rubinstep, Starkresa and Meteor.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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