High Tunnels Can Promote Growth, Yield, and Fruit Quality of Organic Bitter Melons (Momordica charantia) in Regions with Cool and Short Growing Seasons
Notice bibliographique
Résumé
There is a potentially large market for locally produced organic bitter melons ( Momordica charantia L.) in Canada, but it is a great challenge to grow this warm-season crop in open fields (OFs) due to the cool and short growing season. To test the feasibility of using high tunnels (HTs) for organic production of bitter melons in southern Ontario, plant growth, fruit yield and quality, and pest and disease incidence were compared among three production systems: OF, HT, and high tunnel with anti-insect netting (HTN) at Guelph in 2015. The highest marketable fruit yield was achieved in HTN (≈36 t·ha −1 ), followed by HT (≈29 t·ha −1 ), with the lowest yield obtained in OF (≈3 t·ha −1 ). Compared with OF, there were several other benefits for bitter melon production in HT and HTN: increased plant growth, advanced harvest timing, reduced pest numbers and disease incidence, and improved fruit quality traits such as increased individual fruit weight and size, and reduced postharvest water loss. In addition to higher yield, HTN had fewer insect pests and disease incidence compared with HT. The results suggest that HTs can be used for organic production of bitter melon in southern Ontario and regions with similar climates. Also, the addition of anti-insect netting to HTs is beneficial to production if combined with an effective pollination strategy.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».