Impact of Cluster Thinning and Basal Leaf Removal on Fruit Quality of Cabernet Franc (Vitis vinifera L.) Grapevines Grown in Cool Climate Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Achieving desired fruit quality at harvest in cool climate conditions is a challenge, especially for red varieties, and the typical inability of fruit to reach technological maturity is a critical contributing factor requiring examination. To probe this issue, this research investigated the impact of two levels of crop thinning and of basal leaf removal at three phenological stages in the 2011 and 2012 growing seasons in Michigan. Experiments were conducted at the Southwest Michigan Research and Extension Center (SWMREC) in Benton Harbor. Using ‘Cabernet franc’ ( Vitis vinifera L.) vines, yield components (yield per vine, pruning weight, and cluster and berry weight) and basic fruit composition traits [total soluble solids (TSS), pH, titratable acidity, anthocyanins, and phenolics) were studied to investigate the effect of cluster thinning and basal leaf removal on vine performance and fruit quality at harvest. Neither of the treatments significantly impacted TSS in either of the two seasons. Cluster thinning treatment successfully altered cropload ratio, indexed as Ravaz Index (RI), independently of the time of application. Basal leaf removal increased exposed berry temperature, cluster light exposure, and subsequent anthocyanin and phenolic content of the berry in both seasons, again independent of application date, whereas cluster thinning was effective only in 2012. Crop thinning coupled with basal leaf removal resulted in an increased efficiency in anthocyanin accumulation in relation to TSS accumulation, expressed as anthocyanin:sugar, in both years. This is significant because it offers potential for vineyard management practices aiming to improve fruit quality in cool climates where the onset of anthocyanin accumulation could be reduced and decoupled from sugar accumulation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».