Growing Degree-day Models for Predicting Lowbush Blueberry (Vaccinium angustifolium Ait.) Ramet Emergence, Tip Dieback, and Flowering in Nova Scotia, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Experiments were established to evaluate the suitability of growing degree-day (GDD, T base = 0 °C) models for predicting emergence, tip dieback, and flowering of lowbush blueberry ramets in Nova Scotia, Canada. Data for model development were collected from quadrats established in several non-bearing and bearing blueberry fields throughout the dominant blueberry production areas in northern and central Nova Scotia. Blueberry ramets emerged between 222 and 265 GDD (6 May to 14 May) and reached 90% emergence between 619 and 917 GDD (7 June to 5 July). Emergence continued to slowly increase until late summer or early fall. Tip dieback began between 598 and 792 GDD (14 June to 21 June) and duration of this phase depended on whether late-emerging ramets developed to tip dieback. A four-parameter Weibull and a three-parameter Gompertz equation adequately explained cumulative blueberry ramet emergence and cumulative ramets at tip dieback as functions of GDD in the non-bearing year, respectively. The four-parameter Weibull function also explained the relationship between cumulative flowering ramets and GDD in the bearing year. Flowering ramets were first observed between 376 and 409 GDD (19 May to 30 May) in the bearing year. Model predictions for initiation of emergence, tip dieback, and flowering were 243, 692, and 389 GDD, respectively. Models were validated with independent data sets collected throughout northern and central Nova Scotia. The relationship between the percentage of open flowers on individual ramets and GDD in the bearing year was well described by a Gaussian model at two sites with a predicted peak number of open flowers between 552 and 565 GDD.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle