DEVELOPMENTS IN HIGH DENSITY SWEET CHERRY PRUNING AND TRAINING SYSTEMS AROUND THE WORLD
Notice bibliographique
Résumé
The success of high density plantings with apple over the last 40 years has stimulated sweet cherry growers to plant higher and higher tree densities. In contrast to the apple story, the development of high density cherry management systems was done initially with vigorous, non-precocious rootstocks. More recently, the development of dwarfing and semi-dwarfing precocious cherry rootstocks has greatly stimulated high density sweet cherry production. This has been accompanied by the development of numerous systems of planting, pruning and training cherry trees. The significant advances in the last 10 years prompted us to organize a workshop on high density cherry systems at the International Horticulture Congress in August 2002 in Toronto, Canada. This workshop focused on the practical aspects of the leading cherry planting systems from around the world, with the goal of understanding the common fundamental elements of all successful planting systems. The papers from this workshop show how growers around the world are integrating the factors of variety, rootstock, spacing and training system with their climate, soil type, and management ability to be successful with many different systems. It is clear from the different approaches used around the world that successful integration of the puzzle pieces into high density orchards can lead to high early yields, high sustained yields and excellent fruit quality with any one of several orchard planting systems.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».