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Enregistrement W2439728173 · doi:10.21273/hortsci.47.8.1014

Growing Degree-day Models for Predicting Lowbush Blueberry (Vaccinium angustifolium Ait.) Ramet Emergence, Tip Dieback, and Flowering in Nova Scotia, Canada

2012· article· en· W2439728173 sur OpenAlexaffabout
Scott N. White, Nathan S. Boyd, Rene C. Van Acker

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensUniversity of GuelphNova Scotia Department of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrowing degree-dayNova scotiaGompertz functionBiologyHorticultureWeibull distributionBotanyPhenologyGeographyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations43
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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