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Enregistrement W2186097388 · doi:10.21273/jashs.133.6.735

Carbon and Nitrogen Reserves in Perennial Strawberry Affect Plant Growth and Yield

2008· article· en· W2186097388 sur OpenAlexfundno aff
Laura Elisa Acuña-Maldonado, Marvin P. Pritts

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Horticultural Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth American Strawberry Grower's Association
Mots-clésPerennial plantFertigationFragariaNitrogenAgronomyFertilizerGrowing seasonDormancyUreaVegetative reproductionYield (engineering)Annual growth cycle of grapevinesHorticulturePhotosynthesisChemistryBiologyShootBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early spring growth of perennial strawberry ( Fragaria × ananassa Duch.) plants is supported by the carbohydrate and nitrogen (N) reserves accumulated from the previous growing season. The limitations of these reserves on the initial spring growth and yield of perennial strawberries have not been studied in detail, particularly the influence of N reserves. Differential N fertigation (0 to 20 m m N) was applied to potted strawberries during the growing season and a supplemental foliar urea application was applied to a portion of the plants in the fall to modify reserve N during dormancy. Plant N content and spring vegetative growth the year after fertigation increased nearly twofold with increasing N fertigation. Photosynthesis per unit leaf area also increased up to 10 m m of fertilizer N and then stabilized through 20 m m . Foliar urea application in fall further increased total plant N content and size, decreased carbohydrate concentration, and also decreased yield in plants with the most total N. Nitrogen fertigation was resumed on a portion of these plants in early spring, but new growth and subsequent yield were unaffected by spring N application. In a second experiment, CO 2 enrichment with and without soil and foliar N application in the fall was used to vary carbon (C) and N reserves. CO 2 enrichment in fall increased plant size and yield the next July by ≈20%, but total nonstructural carbohydrate and N concentrations were unaffected. Foliar urea application also increased N and C reserves (but not concentration) as well as yield in both enriched and unenriched plants. Although foliar urea in fall decreased carbohydrate concentration, total reserve levels were unaffected because treated plants were larger. In this experiment, spring N increased plant size by ≈50%, but yield was increased only 12%, suggesting that yields are mostly dependent on reserves. Increasing N reserves with a late fall foliar application is one strategy growers can use to efficiently enhance growth and yield in low to moderately fertilized plants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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