Productivity and Sensory Quality of Arabica Coffee in Response to Pruning Type ‘Esqueletamento’
Notice bibliographique
Résumé
Through the pruning type ‘esqueletamento’ it was developed a technology for the management of trees called “Zero Yield” in order to keep the size of the crop and eliminate the harvesting in a low yield season, which usually compromises the earnings of the coffee grower. With this technology, the harvest takes place every two years, always in years of high yield season. This technology is highly dependent on climate, and genotype. Given this, the objective of the study was to select genotypes of Coffea arabica L. responsive to pruning type ‘esqueletamento’, with high productivity and high potential for quality of drink for specialty coffee production. The experiment was deployed in the Coffee Sector at the Universidade Federal de Lavras (UFLA) in December 2005 and after six crops, it has undergone the pruning type ‘esqueletamento’ in August 2014. 20 genotypes were evaluated, being 18 progenies in F5 generation, derived from the cross between cultivars of the Catuaí Group with coffees of germplasm Icatu and germplasm “Hibrido de Timor” and two commercial cultivars as witnesses. (Tupi IAC 1669-33 and Obatã IAC 1669-20). The following characteristics were evaluated: productivity (before and after pruning), vegetative vigor, the incidence of leaf rust, dull fruits, sieve No.16 and above, grain type mocha, aspect, and quality of drink. The genotypes 9 (H516-2-1-1-18-1-1), 12 (H516-2-1-1-18-1-4), 16 (H419-3-4-5-2-1-3), 18 (H419-3-4-5-2-1-5) and the cultivar Tupi IAC 1669-33 were responsive to the ‘esqueletamento’, with productivity after pruning higher than the maximum reached before the adoption of the pruning. All genotypes with the exception of Catucaí Amarelo 24/137 showed potential for the production of specialty coffees.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».