A Five-year Study on the Effect of Cluster Thinning and Harvest Date on Yield, Fruit Composition, and Cold-hardiness of ‘Vidal Blanc’ (Vitis spp.) for Ice Wine Production
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this 5-year study was to investigate the influence of cluster thinning (CT) and harvest date on yield components, fruit composition, and bud cold-hardiness in ‘Vidal blanc’ ( Vitis spp.) grapevines grown in northern Ohio. It is unknown whether delaying harvest of ‘Vidal blanc’ for ice wine production would impact negatively winter-hardiness. ‘Vidal blanc’ grapevines were cluster-thinned at post-fruit set [Eichhorn-Lorenz (EL) Stage 31] to two crop levels by retaining 40 (CT40) and 60 (CT60) clusters per vine. Each crop level was harvested at three dates: normal harvest (HD1), fall harvest (HD2) after the first killing frost, and winter harvest (HD3) corresponding to the typical commercial harvest for ice wine. Generally, and as expected, the high crop level CT60 increased crop weight and cropload and decreased total soluble solids and pH. Delayed harvest decreased crop weight, cluster weight, berry weight, and titratable acidity but increased total soluble solids and pH. Bud cold-hardiness, determined by thermal analysis and after two freezing events, was not different among all treatments. It was concluded that CT40 produced optimum vine size and cropload thus balanced vines. Furthermore, delaying fruit harvest in ‘Vidal blanc’ for ice wine production in the northeastern United States and Canada improves fruit composition but has no adverse influence on bud cold-hardiness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».