Cultural practices to improve malt barley quality in the northeast with focus on the craft sector
Notice bibliographique
Résumé
Demand is increasing for locally grown malt barley (Hordeum vulgare L.) in northeastern North America, driven primarily by growth in the craft beer sector. A multi-site experiment was conducted to evaluate how variety (V), seeding rate (S), and nitrogen (N) fertilizer affect malt quality in the northeast. Two barley varieties (Cerveza and Newdale), two seeding rates (200 and 400 seeds m−2), and five rates of actual applied N fertility (0, 30, 60, 90, and 120 kg ha−1) were tested at Charlottetown, PE, Canada, Ithaca, NY, US, Princeville, QC, Canada, and New Liskeard and Ottawa, ON, Canada. Basic agronomic data were collected from all environments including yield, thousand kernel weight, and hectoliter weight. Barley of suitable quality was micromalted and subjected to malt quality analysis. Both V and S resulted in small effects on malt quality, however, N had the greatest effect on most measured variables. Increased rates of N application resulted in increased yield, hectoliter weight, and thousand kernel weight but had a negative effect on most quality traits, especially with increased protein content, reduced fine extract, Kolbach index, and friability, though it increased wort β-glucans. This study shows that for most years at most sites, it is possible to achieve malt quality in the northeast; however, excessive protein and the prevalence of preharvest sprout damage are the main barriers. The results of this study have implications for increased malt barley production for the craft sector as well as potential access to commodity markets for northeastern producers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».