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Enregistrement W2773442124 · doi:10.1139/cjps-2017-0258

Response of Bosc and Cold Snap™ pears to thinning with NAA, 6-BA, ACC, and s-ABA

2017· article· en· W2773442124 sur OpenAlexafffundvenueabout
John A. Cline, K. Carter, Amanda Gunter, Catherine J. Bakker, Adèle C. Green

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgricultural Adaptation Council
Mots-clésThinningPEARAbscisic acidPyrus communisHorticultureCultivarCropChemistryStarchBotanyBiologyAgronomyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adjusting the crop load of European pears (Pyrus communis L.) by hand thinning is currently required to ensure marketable size of most cultivars grown in Ontario. The benefits of thinning pears chemically and its effect on fruit quality and fresh-market returns were investigated in a 3-yr study where a series of foliar chemical thinning sprays were applied during the 10-mm fruitlet stage to Bosc and Cold Snap™ pear trees growing in commercial orchards in the Niagara Peninsula, Ontario. Treatments included an untreated and hand-thinned control and two concentrations each of 6-benzyladenine (6-BA; 75 and 150 mg L −1 ), naphthalene acetic acid (10 and 20 mg L −1 ), 1-aminocyclopropane carboxylic acid (150 and 300 mg L −1 ), and s-abscisic acid (s-ABA; 150 and 300 mg L −1 ). Overall, all thinning products reduced crop load at least once in the 3-yr study, although this varied by year and cultivar. Higher concentrations were more effective than lower concentrations. Naphthalene acetic acid (both rates), 150 mg L −1 of 6-BA, and 300 mg L −1 of s-ABA were the most consistent at thinning the crop. As the crop load of control trees was not heavy, minimal hand thinning was required and all thinning treatments reduced crop value compared with the untreated trees. There were minimal effects on starch hydrolysis, soluble solids, fruit firmness, and skin colour at harvest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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