Effect of Soil Water Potential Threshold for Irrigation on Cranberry Yield and Water Productivity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<abstract> <bold><sc>Abstract.</sc></bold> As the cranberry industry implements irrigation automation, thresholding based on real-time monitoring of soil moisture to initiate irrigation is lacking. This study was conducted to determine the optimum soil water potential for starting sprinkler irrigation (SWP<sub>I</sub>) that would optimize water productivity (WP) without decreasing yield. During the 2011 and 2012 growing seasons, three sites in Québec and one site in Wisconsin were equipped with tensiometers, flowmeters, and weather stations for testing wet (-5.5 kPa), dry (-7.0 to -10.0 kPa), and control (-6.0 to -6.5 kPa) treatments. The experimental designs were developed to evaluate the impact of irrigation treatments on yield and WP. Dry treatments required 21% to 93% less irrigation water than the control treatments; wet treatments needed 54% to 186% more irrigation water than the control treatments. Irrigation treatments had no significant effect on yield when SWP<sub>I</sub> values ranged from -5.5 to -8.0 kPa; however, a significant yield reduction of 11% was observed for a SWP<sub>I</sub> value of -10.0 kPa. The WP values in dry treatments were always higher than those in control and wet treatments. Dry treatments, with SWP<sub>I</sub> ranging from -7.0 to -8.0 kPa, significantly improved the water productivity without decreasing yield.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle