Effects of the bioregulators ACC, 6-BA, ABA, and NAA as thinning agents on Gala apples
Notice bibliographique
Résumé
Gala apple (Malus domestica Borkh.) trees are prone to heavy cropping but respond to chemical fruitlet thinners to reduce crop load and improve fruit quality. Environmental concerns over the fate of the chemical fruitlet thinner carbaryl is widely acknowledged, but crop load management options are limited. In southern Ontario, Gala trees were treated with new thinning compounds or combinations to determine post-bloom thinning efficacy and resulting fruit quality. Treatments included 6-benzyladenine (6-BA) combined with naphthaleneacetic acid (NAA) or abscisic acid (ABA), and 1-aminocyclopropane-1-carboxylic acid (ACC) alone applied at 9 mm in 2014 and 17 mm in 2015. The treatment NAA + 6-BA produced unacceptably small “pygmy” fruit when applied at 17 mm fruitlet diameter. ABA at 150 and 300 mg L−1 and ACC at 150 mg L−1, when applied at 17 mm fruitlet diameter, resulted in acceptable fruit set, crop load, and quality results in comparison with the carbaryl thinner in 1 yr. The bioregulators ACC and ABA combined with 6-BA showed commercial potential for thinning Gala fruit but require further evaluation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».