Impacts of Pre-bloom Leaf Removal on Wine Grape Production and Quality Parameters: A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
L.) is the most widely cultivated fruit crop in the world. However, the climactic characteristics in some growing regions are suboptimal for grape production, including short season length and excess precipitation. Grape growers can utilize an array of methods to mitigate these issues, including "early leaf removal," a management practice involving the removal of leaves from selected basal nodes along shoots around bloom. This meta-analysis reviews the extensive literature on this practice, with specific regards to application at "pre-bloom" (PB). One hundred seventy-five publications on the topic of "early leaf removal" were identified using key terms and subsequently narrowed via eight data curation steps. The comparison between treated (PB) and control plants in these studies revealed two important results. First, PB lowered bunch rot disease (-61%), partially through reducing the compactness of clusters. Second, PB promoted a significant increase in fruit total soluble solids (°Brix, +5.2%), which was related to the increase in the leaf-to-fruit ratio. Furthermore, cultivar and rootstock were found to have a large influence on the success of PB, while the contribution of climate was smaller. In conclusion, PB significantly lowers yield and bunch rot disease and increases °Brix, both of which improve grape and wine quality.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 découle