Spatial variability in Ontario Cabernet franc vineyards III. Relationships among berry composition variables and soil and vine water status
Notice bibliographique
Résumé
The possible influence of vine water status upon berry composition was studied in ten commercial vineyard blocks of Vitis vinifera L. cv. Cabernet franc in the Niagara Peninsula, Ontario from 2005 to 2007. Soil texture, soil chemical composition, soil moisture and leaf water potential (?), as an indicator of vine water status, were determined on ? 80 sentinel vines in each vineyard. In each block, water status zones were identified in GIS-generated maps using leaf ? and soil moisture measurements. Areas of low soil and vine water status were positively correlated linearly and spatially with areas of high Brix, color intensity, anthocyanins and phenols, and were negatively correlated with titratable acidity. In most vineyards, areas of high and low color intensity were positively correlated linearly and spatially with areas of high and low anthocyanins and phenols. Temporal stability was also noticeable for several variables including soil moisture, yield, berry weight, Brix, anthocyanins, and phenols. These data suggest that low soil moisture and low vine water status zones in vineyards are related to corresponding areas of superior berry composition. These data further suggest that precision viticulture techniques may be utilized in this region to delineate vineyard sub-zones of differing quality levels.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».