Technical and Field Evaluation of Tractor Operated Frontal Pre-pruner for Kinnow Mandarin (Citrus reticulata) and Guava (Myrtaceae) Orchard
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fruit tree pruning is the cutting and removing of selected parts of a fruit tree. It spans through quite a number of horticultural techniques. Pruning includes cutting branches back, sometimes removing smaller limbs entirely and more so the removal of young shoots, buds and leaves. Established orchard practice of both organic and nonorganic types typically includes pruning. Pruning can control growth, remove dead or diseased wood, and stimulate the formation of flowers and fruit buds. Pruning and training young trees improves their later productivity and longevity and can also prevent later injury from weak crotches or forks (where a tree trunk splits into two or more branches) that break from the weight of fruit, snow, or ice on the branches. However, the efficiency of pruning methods is also important. Manual pruning has constraints like lower field Capacity and incomplete pruning in case of tall trees. Therefore, a tractor operated 1-row frontal pre-pruner with electro hydraulic control was tested for Kinnow Mandarin and Guava orchards. The time involved for top and side pruning was 23.30 and 46.80 min/acre, respectively and there was 99.32-99.38% saving in time as compared to manual pruning.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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