Varying Density with Constant Rectangularity: I. Effects on Apple Tree Growth and Light Interception in Three Training Systems over Ten Years
Notice bibliographique
Résumé
The effect of increasing planting density at constant rectangularity on the vegetative growth and light interception of apple [ Malus × sylvestris (L) var. domestica (Borkh.) Mansf.] trees in three training systems (slender spindle, tall spindle, and Geneva Y trellis) was assessed for 10 years. Five tree densities (from 1125 to 3226 trees/ha) and two cultivars (Royal Gala and Summerland McIntosh) were tested in a fully guarded split-split plot design. Planting density was the most influential factor. As tree density increased, tree size decreased, and leaf area index and light interception increased. A planting density between 1800 and 2200 trees/ha (depending on training system) was needed to achieve at least 50% light interception under the conditions of this trial. Training system altered tree height and canopy diameter, but not total scion weight. Training system began to influence light interception in the sixth leaf, when the Y trellis system intercepted more light than either spindle form. Trees trained to the Y trellis tended to have more spurs and a lower proportion of total leaf area in shoot leaves than the other two systems. The slender and tall spindles were similar in most aspects of performance. Tall spindles did not intercept more light than slender spindles. `Royal Gala' and `Summerland McIntosh' trees intercepted about the same amount of light. `Royal Gala' had greater spur leaf area per tree than `Summerland McIntosh', but the cultivars were similar in shoot leaf area per tree and spur density.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».