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Enregistrement W2552761303 · doi:10.21273/hortsci.35.4.570a

Climatic Effects on Sweetpotato Yield in Southern Ontario

2000· article· en· W2552761303 sur OpenAlexaboutno aff
A.W. McKeown

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarVapour Pressure DeficitGrowing seasonEvapotranspirationEnvironmental scienceAgronomyYield (engineering)SowingCropPrecipitationSeasonalityBiologyGeographyEcologyBotanyTranspirationMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sweetpotato ( Ipomea batatas L) was one crop chosen for development in Ontario in response to demand for alternative crops to tobacco and increasing demand for nontraditional vegetables. A wide range of vegetable crops can be grown in the sandy soils on the north shore of lake Erie. In 1999, there were ≈75 acres of sweetpotatoes grown in Ontario. Lack of an early cultivar to fit a short, warm season was a factor limiting production of sweetpotatoes in southern Ontario. Over an 11–growing season period, cultivars of sweetpotato from several breeding programs in the United States were evaluated for suitability to Ontario climatic conditions. Planting to harvest date season totals for heat units, precipitation, vapor pressure deficit (VPD), potential evapotranspiration, and solar radiation were calculated. Yield was regressed on these climatic variables using multiple linear regression. Of the cultivars evaluated, `Beauregard' replaced `Jewel' as the local industry standard after one season's evaluation. Of the numbered lines evaluated, NC9317 appears suitable for commercial trials. Yields varied greatly among years, and the seasonal VPD explained the largest amount of variation in year-to-year yield. Cultivars vary in their response to seasonal VPD. Yield of `Beauregard' increased with increasing seasonal VPD while NC9317 decreased. Cultivars require ability to yield in a short season and the ability to consistently produce under a range of atmospheric VPDs dictated by interannual climatic variation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,160

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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