Fluctuations of Production and Quality of Bananas Under Marginal Tropical Climate
Notice bibliographique
Résumé
The knowledge of the inter-seasonal fluctuations in characteristics of fruit quality and production is important for management of plants, prediction of yield and marketing strategies. This study aims to evaluate how the climatic conditions prevailing in the month of harvest impact bunch mass and variability of the size and color of the banana fruit ‘Nanica’ and ‘Prata’ cultivated under marginal tropical climate. The experiments were carried in Registro, Ribeira Valley region, São Paulo, Brazil, in a completely randomized design with 24 treatments (months of bunch harvest) and ten replications, for each cultivar. Cyclic seasonal fluctuations in production were found in for the two cultivars, with the lowest bunch mass (BM), fruit size consistently recorded between July and February associated with lower global solar radiation (Rad) and temperature (T) of the harvest month, but not precipitation (Ppt). The extension of monthly fluctuations in BM were similar to ‘Prata’ (18.95±3.31 kg) and ‘Nanica’ (29.51±4.69 kg). Independent of the harvest month, there was a trend of greater variability for fruit length (FL) and lower for fruit diameter (FD) between fruits of the different positions in the bunch. The correlations between Rad or T of harvest month with BM, FL, FD and SL were all positive. For both cultivars, the shelf life (SL) was longer for fruits of the last hand. There were also positive correlations between Rad or T with SL. The decrease of peel color characteristics of the ‘Nanica’ fruit was associated with cold fronts from autumn to spring and chilling injury, with higher intensity in the last hand.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».