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Enregistrement W2255922826

Techniques for cold hardiness research for apple rootstocks.

2006· article· en· W2255922826 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-Pierre Privé

Notice bibliographique

RevueLaba (Lietuvos akademinių bibliotekų direktorių asociacija) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHardiness (plants)RootstockHorticultureBiologyCultivar
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three reliable methods are explained for estimating different types of cold hardiness in Malus. They include: 1) a whole plant controlled freezing experiment for the assessment of low mid-winter injury, 2) electrical impedance spectroscopy (Z), for the estimation of multiple freeze-thaw cycling injury and 3) a controlled freezing protocol to facilitate the rapid screening of large populations of Malus seedlings. The aim of this manuscript is not the results of these three methods but rather the description of the methods for cold hardiness testing. With the first method, plant mortality and morbidity (shoot, trunk and root regrowth) proved to be good indicators for evaluating low mid-winter cold hardiness. Of these, incremental root growth was the most sensitive to cold temperatures. The results from this study were validated by the good correlations between the laboratory findings and the 2004 field survival data from New York, USA following a test winter. The next method, Z, used root pieces of Ottawa 3 subjected to one, two and three controlled freeze-thaw cycles at temperatures of -3, -6, -9 and -12°C. Root tissue integrity, as measured by Z, was severely reduced with multiple events of freeze-thaw cycling and confirms that freeze-thaw cycling is more detrimental to apple rootstock viability than periods of constant freezing. Screening for cold hardiness in seedlings of Malus, 16–20 weeks after radicle emergence, was the third method and holds promise in segregating large... [to full text]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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