Influence of Rootstocks (Gisela 5, Gisela 6, MaxMa, SL 64) on Performance of ‘0900 Ziraat’ Sweet Cherry
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out in order to determine the effect of rootstocks (Gisela 5, Gisela 6, MaxMa 14 and SL 64) on performance of sweet cherry cultivar ‘0 900 Ziraat’ during 2010-2013 years. The trail in randomized block design was established as to factorial design. Each graft combination included 20 trees. The trees was trained as Spanish Bush training system. At the end of study, effect of rootstocks on vegetative growth was found significant. It has been determined that the trees grafted on SL 64 and MaxMa 14 rootstocks were more vigorous than the those grafted on Gisela 5 and Gisela 6. The rootstocks formed significant differences at the precocity. While the first blooming on the trees grafted on Gisela 5 and Gisela 6 rootstocks occurred at the second year after planting, the first blooming on the trees on MaxMa 14 and SL 64 rootstocks occurred at fourth year after planting. It has been determined that occur significant differences on yield per tree and yield efficiency among rootstocks. In terms of yield per tree and yield efficiency, While the lowest value was in SL 64 rootstock, the highest value was recorded in Gisela 5, and it has been determined that the differences between three rootstocks (Gisela 5, Gisela 6 and MaxMa 14) were not significant. While fruits weight varied according to the rootstock used in study, the trees grafted on Gisela 5 had the smallest fruit. Accompanied with differences between MaxMa 14 and SL 64 rootstocks were not significant, the biggest fruits were produced on trees grafted on SL 64 rootstock. As a result of the statistical analysis, it has determined that the rootstocks that used in trial did not create significant differences on soluble solids content (SSC) value. One of the most significant diagnosis was 6 % mortality rate that occurred on trees grafted Gisela 5 and Gisela 6 rootstocks.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».