Reasons for large annual yield fluctuations in wild arctic bramble (<i>Rubus arcticus</i> subsp. <i>arcticus</i>) in Finland
Notice bibliographique
Résumé
Fluctuations in the yield of wild berries are markedly influenced by weather conditions. However, the cause–effect relationship is often poorly understood. Based on data spanning a 20-year period in Finland, we made an effort to elucidate the influence of different weather conditions on the yield of arctic bramble (Rubus arcticus L.). We analyzed the regression coefficients of various weather conditions in several regression models using the elaboration approach. Temperature accumulated in July had a positive effect on yield. Yield was negatively influenced by temperature accumulated during the previous summer, rainfall in the October of the previous year, and temperature accumulated in May of the same year. It is notable that the same weather conditions had a positive influence on yield of the same year whereas these conditions had a negative effect on the yield potential of the following year. Compared with traditional analysis methods, the elaboration approach provided a better understanding of the relationship between weather parameters and yield. The rarity of a good yield could be explained by the particular vulnerability of arctic bramble to the negative effects of weather conditions. Some of these factors could be controlled in field conditions when cultivating arctic bramble.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».