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Enregistrement W2525634104 · doi:10.21273/horttech.25.3.313

Portable Frost-protection Misting System: Trial on Tomato and Sweet Orange Crops

2015· article· en· W2525634104 sur OpenAlexaffabout
Lucas McCartney, Mark Lefsrud

Notice bibliographique

RevueHortTechnology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceFrost (temperature)HorticultureBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the North American crop-growing season, although daytime temperatures may remain well above freezing point, nighttime temperatures can easily drop below 0 °C for a few hours. The effects of frost are felt in small operations, such as residential gardens, or in specific areas of a larger operation. Various large-scale measures exist for crop frost protection but they are neither portable nor flexible. A fully automated portable frost-protection misting system that makes use of the latent heat of fusion of water was developed and tested on tomato ( Solanum lycopersicum ) and sweet orange ( Citrus sinensis ) at the Macdonald Campus of McGill University (Saint-Anne-de-Bellevue, QC, Canada). The water tank stores up to 20 gal of pressurized water and detachable auxiliary air tanks provide additional line pressure. The device is lightweight, portable and provides flexible, overhead water misting for two 25-ft rows of crops. It activates autonomously using a thermostat, battery pack, and solenoid valve, and the outlet pressure is regulated using a pressure regulator. It is easily installed and dismantled for expedient relocation and the dynamic system of tubing and nozzles can be modified as required. The system was tested in subzero ambient air temperature ranging from −7.1 to 0 °C. During misting, the flesh of the targeted tomato fruit remained, on average, 3.1 and 3.6 °C warmer than ambient temperatures. The use of the system is currently limited by the infrequent formation of ice on the misting nozzles and in the water lines due drastic drops in temperature.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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