(321) Rapid and Differential Rates of Root Browning in Apple Trees under Different Irrigation Treatments
Notice bibliographique
Résumé
As roots change color from white to brown, their absorptivity for water and nutrients typically diminishes. The effects of irrigation on root pigmentation were studied during 2003 and 2004 in Summerland, British Columbia, using an experimental orchard of `Golden Delicious' apple trees on M9 rootstocks. Root pigmentation was monitored weekly over the growing season using a minirhizotron camera inserted into clear plastic tubes in the root zone. Each tree had two emitters, one on either side of the bole and ≈30 cm from the trunk. Four irrigation treatments were tested: full irrigation with replenishing 100% of daily evapotranspiration (ET) on both sides of the tree (100% both), 50% ET irrigation on both sides (50% both), irrigating alternating sides of the tree with 50% ET (50% alternating) and one-sided irrigation at 50% ET (50% one-side). The 50% alternating irrigation treatment simulated the irrigation practice of partial root zone drying where irrigation was alternated about weekly from one side of the tree to the other. Root pigmentation was remarkably fast among these trees, with median days to browning ranging from 4 to 10 days among treatments. For 50% one-side trees, root pigmentation on the dry side of the tree was much faster than roots on the wet side (4 and 7 days, respectively; P < 0.007). Otherwise, no additional significant effects of irrigation on pigmentation were detected.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».