Effects of Pinching Treatment on Harvest Term and Plant Growth in Processing Tomato
Notice bibliographique
Résumé
The effects of pinching treatments carried out at the 3- and 6-true-leaf stages on harvest term and plant growth in processing tomato ‘Shuho’ (Solanum lycopersicum L.) were examined. Weekly yields in the 3- and 6-true-leaf pinching treatments were increased compared with those in the untreated control at 1 and 2 wk after the start of harvest, respectively. There were no differences among all treatments in yield, fruit weight, fruit number, or marketable fruit ratio. However, the fruit set ratio in the 3-true-leaf pinching treatment was increased more than those in the other treatments. The flowering periods in the pinching treatment groups were shorter than those of the control. The number of flowers per lateral shoot in the pinching treatment groups was greater than that in the control. DW in the lateral shoots in the 3-true-leaf pinching treatment was significantly greater than that in other treatment groups. The distribution of nitrogen and calcium in the lateral shoots in the 3-true-leaf pinching treatment was increased compared with those in other treatment groups. This result suggests that shortening of the harvest term and increasing initial fruit yield in the 3-true-leaf pinching treatment would be more efficient practices in processing tomato cultivation.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».