Crop Level and Harvest Date Impact Composition of Four Ontario Winegrape Cultivars. I. Yield, Fruit, and Wine Composition
Notice bibliographique
Résumé
Pinot gris, Riesling, Cabernet franc, and Cabernet Sauvignon vines from a single vineyard in Virgil, Ontario were subjected to two crop levels, full crop (FC) and half crop (HC), in which crop was reduced in HC to one basal cluster per shoot at veraison. Crop level treatments were combined with three harvest dates: T0 (commercial harvest), T1 (three weeks after T0), and T2 (six weeks after T0), all with subsequent wine production. Berries, must, and wine were analyzed. Reductions in crop led to an increase in Brix, reduced yield, and cluster number in all cultivars, and increased cluster weight in Cabernet franc. Delayed harvest date also increased Brix and pH and reduced titratable acidity (TA) and berry weight. Effect of harvest date in berries carried over to musts and wines: increased pH and TA in T2 treatments was associated with reduced anthocyanins, phenols, and color intensity in red cultivars. Delayed harvest date had a greater magnitude of effect than crop reduction; thus, maintaining a full crop with a later harvest date might have a greater beneficial impact on potential wine quality than reducing crop level.
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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) | 0,001 | 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 ».