Fertilization and Soil Nutrients Impact Differentially Cranberry Yield and Quality in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
High berry yield and quality of conventionally and organically grown cranberry stands require proper nutrient sources and dosage. Our objective was to model the response of cultivar “Stevens” to N, P, K, Mg, Cu, and B fertilization under conventional and organic farming systems. A 3-year trial was conducted on permanent plots at four production sites in Quebec, Canada. We analyzed yield predictors, marketable yield, and fruit quality in response to fertilization and soil properties. Cranberry responded primarily to nitrogen fertilization and, to a lesser extent, to potassium. Berry yield was closely related to the number of fruiting uprights (r = 0.92), berry counts per fruiting upright (r = 0.91), number of reproductive uprights (r = 0.83), and fruit set (r = 0.77). Nitrogen increased berry yield nonlinearly but decreased berry firmness, total anthocyanin content (TAcy), and total soluble solids content (°Brix) linearly, indicating a trade-off between berry yield and quality. Fertilizer dosage at a high-yield level ranged between 30 and 45 kg N ha−1 in both conventional and organic farming systems. Slow-release fertilizers delayed crop maturity and should thus be managed differently than ammonium sulfate. Berry weight increased with added K. Redundancy analysis showed a close correlation between marketable yield, berry quality indices, and soil tests, especially K and Ca, indicating the need for soil test calibration.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».