Notice bibliographique
Résumé
When wild blueberries were first selected and cultivated in the early 1900’s, farming practices were largely organic in nature. Early farmers established effective cultural practices, initiated mechanical weed management and took advantage of naturally occurring biological controls. To bolster these proven practices for modern production, the Rutgers Blueberry Working Group has investigated several additional methods. Other land grant universities have recently begun similar advances in applied research. Key examples include:•Weed Management – weed suppression between rows with plantings of fescue cultivars•Weed Management – weed suppression within rows with landscape fabric and mulch•Soil Biology – organic compost from various sources within the planting trench•Water Management – trickle irrigation to minimize leaf wetness, diseases and insects •Disease Resistance – cultivar comparisons of disease susceptibility •Organic fungicides – OMRI approved materials for botrytis and other pathogens •Organic insecticides – Entrust-spinosad formulations for blueberry maggot and other pests •IPM systems - pheromone trapping, monitoring and scouting •Nutritional analysis of blueberry fruit (cultivar Bluecrop)Results from small plot and grower demonstrations with various organic approaches led to a more science-based system focused on pest problems, phenological factors and soil health. Commercial acreage increases on the east coast, west coast, Canada, South America, Europe and Africa demonstrated adoption of these practices as organic blueberry production steadily increases to meet market demand.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».