Use of Plant Growth Regulators for Feathering and Flower Suppression of Apple Nursery Trees
Notice bibliographique
Résumé
The use of highly feathered trees can make high-density apple plantings more profitable through enhanced precocity and increased early yield. Currently, nurseries are asked to provide highly feathered trees with wide branch crotch angles. The use of plant growth regulators (PGRs) can play a key role when it comes to branch induction; however, dose and timing both need to be tested to enhance branching without compromising other tree quality attributes. Over the last 4 years, we have conducted studies of the use of MaxCel ® (6-benzyladenine) and Promalin ® (a mixture of 1.8% 6-benzyladenine and 1.8% GA 4+7 ) in comparison with Tiberon™ SC (cyclanilide) at several nurseries in NY, WA, DE, Ontario (Canada), and Chile. The best results were obtained with four applications of MaxCel ® or Promalin ® (400 mg·L −1 ) beginning when leader growth reached 70 cm above the soil line and reapplied at 10–14 days intervals. Promalin ® was a slightly less effective branching agent than MaxCel ® . On the other hand, Promalin ® stimulated leader growth resulting in improved final tree height, whereas MaxCel ® induced the widest branch angles. Overall, we observed good response and quality ratings with ‘Cameo’, ‘Cripps Pink’, ‘Enterprise’, ‘Fuji’, ‘Ambrosia’, ‘Crimson Crisp’, ‘Gingergold’, and ‘Granny Smith’, whereas less quality ratings were observed on ‘Ambrosia’, ‘Cortland’, ‘Goldrush’, ‘Honeycrisp’, and ‘Suncrisp’. Response with ‘Gala’ varied depending on the temperature range. Multiple sprays of Gibberellins (GA 4+7 , or GA 3 ) at 250 mg·L −1 applied to nursery trees in the late summer inhibited flower bud development and flowering in the orchard the next year. This reduces the risk of fire blight infection in newly planted trees.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».