Influence of the Period of Peach Tree Chemical Thinning on Fruit Quality
Notice bibliographique
Résumé
The need to decrease production costs along with the lack of man power in the countryside has asked for cultural practices which lead to these factors, such as thinning. Thus, chemical thinning has been studied as an alternative to fruit manual thinning. Therefore, this study aimed at evaluating the quality of peach tree fruits after chemical thinning with metamitron at different time periods in the south of Brazil. The experiment was carried out in a commercial peach tree orchard with cultivars ‘Maciel’ in Morro Redondo, Rio Grande do Sul state, Brazil, from 2015 to 2016. Treatments consisted in the application of metamitron (doses of 200 mg L-1) on the 20th, 30th, 40th, 50th and 60th day after full bloom (DAFB) and manual thinning on the 40th DAFB. Epidermis color, pulp firmness, ripeness index, soluble solids, titratable acidity, juice pH, total phenolic compounds and antioxidant activity were evaluated. The application of metamitron in peach tree thinning did not affect peach color. Changes in the other variables related to the quality of fruits depended on the application period of metamitron in the thinning process and between crops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».