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Enregistrement W2312047137 · doi:10.5344/ajev.2016.15108

Impacts and Interactions of Abscisic Acid and Gibberellic Acid on Sovereign Coronation and Skookum Seedless Table Grapes

2016· article· en· W2312047137 sur OpenAlexaff
Andrew G. Reynolds, N. Suzanne Robbins, Hyun-Suk Lee, Elena Kotsaki

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Enology and Viticulture · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBerryBrixChemistryHorticultureGibberellic acidFlavorRandomized block designSucroseAbscisic acidBotanyFood scienceBiologyGerminationSugarBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gibberellic acid (GA; 0, 15, or 30 mg/L) and abscisic acid (ABA; 0, 150, and 300 mg/L) treatments were applied alone and in combination to Sovereign Coronation (Coronation) and Skookum Seedless (Skookum) table grapes in 2013 and 2014 to assess their effects on cluster and berry size, berry composition, and sensory characteristics, alone and in combination. Two sites (Hipple, Lambert) were used for Coronation and one (Lambert) for Skookum. Trials were randomized complete block designs with factorialized treatment arrangements containing four blocks and 12-vine treatment replicates. GA was applied three times (prebloom, seven days postbloom, and 14 days postbloom). ABA was applied twice, one and two weeks preveraison). Treatments were assessed for yield components (yield, cluster weight, and berry weight), berry composition [Brix, titratable acidity (TA), pH, color intensity, and anthocyanins], and sensory variables. GA increased yield, cluster weight, and berry weight in Coronation. GA reduced Brix, color, and anthocyanins and reduced TA (both sites). ABA increased berry pH (both sites) and color intensity and anthocyanins (Hipple in 2013). Yield was reduced by GA in Skookum, but cluster weight increased in 2013. Brix and berry pH increased and TA decreased with increasing GA in Skookum, while ABA increased Brix and pH. In Coronation, GA enhanced several sensory variables (cluster attractiveness, color intensity, and juiciness at Hipple; cluster attractiveness, color intensity, and labrusca flavor at Lambert). ABA enhanced sensory variables (cluster attractiveness, color intensity, and labrusca flavor). In Skookum, GA enhanced the sensory variables (flesh firmness, fruity flavor, and juiciness), and ABA enhanced cluster attractiveness, golden color, and visual liking. GA consistently increased yield components with minimal impacts on berry composition, while ABA increased Brix, pH, color, and anthocyanins, but decreased TA.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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'admission1
Résumé présentoui

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