Effects of Environmental Temperature and Precipitation Pattern on Growth Stages of Magnifera indica cv. Harumanis Mango
Notice bibliographique
Résumé
Magnifera indica cv. Harumanis is one of the most commercially grown mango cultivar in Malaysia due to market demand and price. However, the fruit supply never meets the demand as Harumanis is highly sensitive towards the climate and only grows in Perlis and part of Kedah. Crop productivity and development are mainly related to climatic variables where temperature and precipitation are the most importance. Temperature and precipitation distribution pattern affect flowering, fruit set, fruit growth and also fruit development. This study evaluates the relationship between temperature and precipittaion distribution pattern towards development of Harumanis growth stages including flowering and fruit development aspects in Zone 1 (area with a clear dry season up to three or four months) and Zone 2 (area with a clear dry season between one to two months). Thermal calendar based on daily and accumulated growing degree days (GDD) used to predict growth stages. Results indicate that Harumanis need a hot and dry environment (high temperature with less precipitation) during reproductive stage. However, there is no significant difference between Zone 1 and Zone 2 on the GDD required during every growth stages. On yield and fruit quality aspects, Zone 1 produced higher yield and better quality than Zone 2 due to the environmental factor even though there is no significant difference. Future study needs to be done as this information together with projection of future climate change scenarios are crucial in developing Decision Support Tool (DST) to guide the farmers in planning their crop management practices for the upcoming season.
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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 | 0,000 |
| 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 ».