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Enregistrement W2279695072 · doi:10.1139/cjps-2015-0150

Sweet potato production in a short-season area utilizing black plastic mulch: effects of cultivar, in-row plant spacing, and harvest date on yield parameters

2016· article· en· W2279695072 sur OpenAlexaffvenueabout
David Wees, Philippe Séguin, Josée Boisclair

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensInstitut de Recherche et de Développement en AgroenvironnementMcGill University
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésCultivarHectareGrowing degree-dayIpomoeaGrowing seasonMulchYield (engineering)Plastic mulchAgronomyHorticultureEnvironmental scienceBiologyMathematicsSowingAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sweet potato (Ipomoea batatas (L.) Lam.) requires a long, hot growing season to attain good yields. In a cool climate, the use of black plastic mulch to heat the soil can improve growth but cultivars, plant spacing, and harvest date must be carefully selected to optimize yields and to attain market quality standards. In this two-year study in Quebec, Canada, two sweet potato cultivars (‘Georgia Jet’ and ‘Beauregard’) were grown at four in-row spacings (15, 30, 45, and 60 cm) and harvested at three dates (mid September, late September, and early October). Cumulative growing degree-days (GDD) with base temperatures of 10°C and 15.5°C were calculated for each harvest date. ‘Georgia Jet’ had higher total and marketable yields than ‘Beauregard’. In-row spacing had no effect on yields per hectare of ‘Beauregard’ and only affected ‘Georgia Jet’ in one year of the study. Average root weight of sweet potatoes, yields per plant, and number of roots per plant increased with wider spacing. Delaying harvest by one or two weeks had little effect on ‘Beauregard’ but increased yields of ‘Georgia Jet’. GDD may be a useful predictor of optimum harvest date but a lower base temperature used to calculate GDD may be desirable with ‘Georgia Jet’ as its yields continued to increase even when growing under cool conditions of late September and early October.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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