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Enregistrement W2898126058 · doi:10.21273/hortsci10099-18

Above- and Belowground Responses to Shifts in Soil Moisture in Bearing Apple Trees

2018· article· en· W2898126058 sur OpenAlexaff
David M. Eissenstat, D. Neilsen, Gerry Neilsen, Thomas S. Adams

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrchardIrrigationMulchEvapotranspirationMalusDeficit irrigationAgronomyEnvironmental scienceGrowing seasonFruit treeWater contentDNS root zoneMoistureWater-use efficiencyDrip irrigationHorticultureMathematicsBiologyIrrigation managementGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limiting irrigation to increase fruit quality as well as conserve limited water resources is of increasing importance. We examined the links of aboveground growth and physiology to root growth and distribution under cultural practices associated with restricted irrigation and mulching in an apple (‘Gala/M.9’; Malus × domestica Borkh.) orchard in a semiarid climate. Trees were either mulched to maintain a 10-cm depth or left unmulched. After orchard establishment, half the trees (partially irrigated) received daily drip irrigation only sufficient to meet 50% of daily evapotranspiration for 45 days before fruit harvest using one emitter per tree. The other trees continued to receive 100% irrigation using two emitters. Over three growing seasons, fruit yield was strongly affected in 2 of 3 years by partial irrigation if trees were unmulched but not if mulched. Fruit size and other quality parameters were minimally affected by partial irrigation. Total fine root length in fully irrigated trees was nearly double that of partially irrigated trees. Our results suggest that increases in soil moisture associated with mulching enabled mulched apple trees to tolerate deficit irrigation with minimal consequences for production and quality of apples, but with an overall less extensive and smaller root system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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