Long-term Yield of Horticultural Crops in Wisconsin in Relation to Seasonal Climate in Comparison with Southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between long-term weather and yield of 11 horticultural crops and one field crop in Wisconsin was determined for a 55-year period (1950–2005). The relationships among weather parameters and yield in Wisconsin were also compared with associations between weather and yields in Ontario, Canada, from a previous study. The number of days in a growing season with maximum temperatures 30 °C or greater (hot days) was negatively correlated with yields of beet for canning ( r 2 = 0.15), green pea ( r 2 = 0.16), onion ( r 2 = 0.08), and sweet corn for processing ( r 2 = 0.16) in Wisconsin. Hot days were also negatively correlated with yield of green pea ( r 2 = 0.16) in Ontario, Canada. Growing season precipitation in Wisconsin was positively correlated with yields of beet for canning ( r 2 = 0.18) and green pea ( r 2 = 0.09). An increase in yields of beet for canning in Wisconsin and green pea from Ontario was also observed with an increase in number of days with rainfall during the growing season ( r 2 = 0.12 and 0.15, respectively). Monthly minimum and maximum temperatures and hot days had an effect on vegetable yields in Wisconsin. A high number of days with precipitation in May and July was associated with yields of most vegetables and grain corn in Wisconsin. These results indicated the importance of the total and frequency of seasonal precipitation and the negative effect of exposure of crops to extreme temperatures on yields of vegetable crops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».