Nutritional status differentially affect yield and must composition of hybrids and<i>V. vinifera</i>varieties established under cold climate conditions
Notice bibliographique
Résumé
Nova Scotia is characterized by cold climate and acidic soils and high organic matter for viticultural development. There is little scientific information available about the nutritional management of grapevine varieties cultivated under cold climate conditions even in Nova Scotia. This study carried out in three seasons aimed to find correlations between tissue nutrients with yield and must composition in order to provide better nutritional management for a given variety. The yield of “L’Acadie” variety was correlated with B, K and Mg. In this variety, Ca to Mg ratio could be an interesting indicator of yield. The yield of “New York Muscat” variety was correlated with Zn, while N, P and K was related to bunch weight and weight of berries. Interspecific hybrids presented lower accumulation of B in their tissues than V. vinifera varieties. Zn and Fe were found as determinant micronutrients in “Chardonnay” variety. “Riesling” variety accumulated high levels of K in their tissues even over the optimal values recommended for grapevines. K to Ca ratio could be an important indicator of yield in “Pinot Noir” variety. A strong correlation between the petiole and blade analysis was found in macro and micro-nutrients. These results may contribute to improve the nutritional management of grapevines grown under cold climate conditions, mostly in Nova Scotia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».