Rootstocks Impact Yield, Fruit Composition, Nutrient Deficiencies, and Winter Survival of Hybrid Cultivars in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Grafting cold-hardy hybrid grapevines may influence their attributes under different pedoclimatic conditions and may also contribute to cold-hardiness, influence plant physiology, and affect yield and fruit composition. In a six-year study, we evaluated bud survival, plant development, nutrient deficiencies, yield, and fruit composition for three cold-hardy grape varieties: Frontenac, Frontenac blanc, and Marquette. The grape varieties were grafted on four rootstocks: 3309C, SO4, Riparia Gloire, and 101-14. The final combinations were own-rooted. The six-year research period indicated that cold-hardy hybrids were affected differently by each rootstock. Magnesium deficiency was lower for grafted Frontenac and Frontenac blanc compared with own-rooted vines, but bud survival and grapevine development were not affected by rootstock. Moreover, results related to yield components showed that there are significant differences between rootstocks and own-rooted vines. Frontenac was the least affected grape variety compared to Frontenac blanc and Marquette, where only cluster weight and berry weight were impacted. Overall, for the two Frontenac varietals, we also observed a greater maturity for fruits of vines grafted on 101-14 and 3309C compared with own-rooted vines. Grafting affected fruit composition for Marquette differently, where the lowest grape maturity was observed for fruits on vines grafted on SO4. This study demonstrates that rootstocks affect cold-hardy hybrids, highlighting their potential under eastern North American conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».