MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2502770721 · doi:10.21273/hortsci.45.1.176

Sweet Cherry Cultivars Vary in Their Susceptibility to Spring Frosts

2010· article· en· W2502770721 sur OpenAlexaff
Frank Kappel

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarHorticultureBiologySpring (device)Frost (temperature)Randomized block designBrowningRipeningBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spring frosts can be a limiting factor for sweet cherry production and very little is known about frost susceptibility of new sweet cherry cultivars. This study reports on floral bud injury of a number of recently introduced sweet cherry cultivars after 10 spring frosts in Apr. 2008. Floral buds at the first white stage were collected from late-ripening sweet cherry cultivars that were part of a randomized and replicated evaluation block. Blossoms were selected from various positions within a tree in a 1-m band centered around 1.5 m above the ground. The blossoms were brought into the laboratory, cut open, and placed into two groups: live (green) or dead (brown or browning) pistil. ‘Staccato’ and ‘Sentennial’ were the least affected followed by ‘Lapins’ and ‘Sweetheart’. ‘Sovereign’ was most susceptible to the subfreezing temperatures in the spring of 2008. There was a reasonably good relationship between the percentage of live buds per tree in the spring and yield at harvest later in the summer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHortScienceMême sujetPlant Physiology and Cultivation StudiesTravaux en français237 207