Wood-based biochar for small fruit production in southern Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The market for small fruits (grapes, blueberries, strawberries, and raspberries) is valued at more than $100 million CAD per year in Quebec, Canada. Wood-based biochar is an amendment that improves soil quality, which may boost small fruit growth and production. The objective of this research was to determine if wood-based biochar could increase the yield and quality of grape, blueberry, strawberry, and raspberry in southern Quebec. We evaluated the fruit yield as well as the quality parameters like average fruit weight, fruit firmness, color, juice pH, total soluble solids, total phenolic content, and antioxidant activity. Field trials were established on commercial farms with grape, blueberry, strawberry, and raspberry production systems in plots that received wood-based biochar and no biochar in spring (April–May). Small fruits were harvested at their ripening stage for yield and quality evaluation in the fall (July–October). Biochar application did not improve yield and quality parameters of small fruits, except it gave a marginally higher yield of grape (3.7 vs. 4.4 t·ha−1, P = 0.08) and a higher average fruit weight of strawberry (11.9 vs. 13.2 g, P < 0.05). There was no difference in the quality of the fruit from biochar-amended and control plots in the first year of biochar application, possibly because the quality parameters are affected more by weather conditions, handling, and storage than by soil quality. This work suggests that wood-based biochar (<5 t·ha−1) has a limited first-year impact on small fruit yield and quality in southern Quebec, Canada.
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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) | 0,004 | 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 ».