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Enregistrement W2606104425 · doi:10.1139/cjps2011-145

American elder cultivation under cold climates: Potential and limitations

2012· article· en· W2606104425 sur OpenAlexaffabout
R. Drapeau, Denis Charlebois

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarHardiness (plants)EcotypeOrchardBiologySowingGrowing seasonHorticultureAnthocyaninFrost (temperature)AgronomyBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drapeau, R. and Charlebois, D. 2012. American elder cultivation under cold climates: Potential and limitations. Can. J. Plant Sci. 92: 473–484. The hardiness, development, fruit yield and anthocyanin content of six American elder (Sambucus canadensis L.) cultivars from an orchard in a relatively cold area (Normandin, QC) were evaluated over a 7-yr period. Although the study site was located further north than this species' natural range, the six cultivars tolerated the climatic conditions well and exhibited good growth. Fruit production was moderate in the first 2 yr after planting and then hovered around 5 kg per plant in the following 2 yr for all cultivars except for the wild ecotype. The short growing season under Normandin's climatic conditions limited fruit maturation, however. The fruits produced in Normandin generally had a lower anthocyanin content than their counterparts produced in L'Acadie, in southern Quebec. The selection or development of early cultivars or the production of flowers should therefore be recommended in cold climates. Conversion of the biomass produced during pruning could be considered as an additional source of revenue. The results of this study demonstrate, for the first time, the production potential of American elder in orchards under climatic conditions comparable with those in the Saguenay-Lac-Saint-Jean region.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,451
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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