Irrigation Strategies Impact Baco noir Grapevines in Ontario. I. Vine Physiology, Vine Size, and Yield Components
Notice bibliographique
Résumé
Irrigation experiments were conducted on the French-American hybrid Baco noir in a vineyard in Virgil, Ontario, Canada, from 2005 to 2007. Effects on vine physiology, shoot growth, and yield components of three regulated deficit irrigation (RDI) levels (100, 50, and 25% crop evapotranspiration [ET<sub>c</sub>]) combined in a factorial experiment with three timings of irrigation initiation (fruit set [FS], lag phase [LP], and veraison [VRN]) were compared to a nonirrigated control. The control and late deficits were frequently below wilting point in all seasons and there was substantial variation among treatments in soil water content up to 50 cm deep. Transpiration (E) rates were highest in July and August and dropped by late August. Over the growing season, the control had the lowest E rate while 100% ET<sub>c</sub> initiated at FS was highest. In 2005 and 2007, shoot growth rate had almost the same trend: 25% ET<sub>c</sub> was slightly greater than the control. Vines irrigated at 100% ET<sub>c</sub> imposed at FS had the highest growth rate. Leaf water potential (Ψ) was higher (less negative) in 100% and 50% ET<sub>c</sub> compared to the control throughout the growing seasons. Leaf Ψ trended downward at the end of August in all treatments and experimental years. The control had the lowest (most negative) leaf Ψ value in 2007. The control and 100% ET<sub>c</sub> initiated at FS did not show differences in all yield components. Trends in yield were not constant across treatments, although RDI treatments showed an increase in some yield components compared to the control. The RDI technique could be a profitable management tool in Ontario vineyards, with positive effects on vine physiology and yield.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».