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Enregistrement W2340513877 · doi:10.21273/hortsci.46.1.40

A Theory of Blossom Thinning to Consider Maximum Annual Flower Bud Numbers on Biennial Apple Trees

2011· article· en· W2340513877 sur OpenAlexaff
Brian P. Pellerin, Deborah Buszard, David Iron, Charles G. Embree, Richard P. Marini, D. S. Nichols, G.H. Neilsen, D. Neilsen

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensNova Scotia Department of AgricultureAgriculture and Agri-Food CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningOrchardBiologyBudHorticultureYield (engineering)CropApple treeBotanyMalusRosaceaeFruit treeMathematicsAgronomyPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tree fruit growers use chemical and mechanical thinning techniques in an attempt to maintain regular annual flower production and maximum repeatable yields of varieties susceptible to biennial bearing. If the percentage of floral buds an apple tree could produce without causing yield depression in subsequent years was known, it would be possible to better manage crop-thinning regimes. This study proposes that thinning is a partial transfer of potential flower buds from one year to the next year and estimates the maximum repeatable sequence of flower buds without biennial bearing. The conceptual framework is tested on a 50-year simulation with 0% to 100% transfer of thinned flower buds. Results indicate that the maximum repeatable sequence of flower buds rises sharply when the final years of the orchard approach and declines when the percent transfer of thinned buds is near 0%.

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 enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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