Spatial variability in Ontario Riesling vineyards. II. Berry composition
Notice bibliographique
Résumé
Spatial variability of berry composition was studied over a 3-yr period in 10 Riesling vineyards in the Niagara Peninsula in Ontario. Vineyards were delineated using global positioning systems (GPS), and 75–80 sentinel vines were georeferenced within a sampling grid for data collection. During 2005–2007, vine water status measurements [leaf water potential (ψ)] were collected biweekly from a subset of these sentinel vines. Data were collected on soil texture and composition, soil water content (SWC; %), leaf ψ, and fruit composition. These variables were mapped using GIS software, and relationships between them were elucidated. Temporal stability in spatial patterns of soil texture and composition, SWC, leaf ψ, soluble solids (Brix), titratable acidity, and monoterpenes were examined. Spatial trends in leaf ψ and (or) SWC showed widespread evidence of temporal stability. Fruit composition variables were not as stable over a 3-yr period. Spatial trends in Brix were temporally stable in seven vineyards, free volatile terpenes were temporally stable in three vineyards, and potentially volatile terpenes were temporally stable in two vineyards. Consistent leaf ψ zones were identified, and these were temporally stable despite different climatic conditions. Furthermore, some soil variables, and particularly vine water status, may contribute significantly to the terroir effect through their effects on vine size and fruit composition. For some vineyards, many viticulture and fruit composition variables were also temporally stable. There was evidence of strong spatial relationships between leaf ψ and fruit composition, suggesting a strong relationship between berry composition and vine water status.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».