Field Capacity and Harvest Efficiency Evaluation of Traditional Small Box and Semi-Automated Bin Handling Systems for Wild Blueberries
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical harvesters with small box and semi-automated bin handling systems are increasingly being used for harvesting wild blueberries in Eastern Canada, and Northeastern, USA. However, their field capacity and performance have not been quantified and compared. Important measures of field capacity and efficiency for a traditional mechanical harvester were compared with a novel semi-automatic bin handling harvester. Data were obtained from on-farm field trials conducted at four sites in Nova Scotia, Canada in 2017 and 2018. Both harvesters had double head configurations, along with other similar engineering configurations: (i) 0.66 m picking reels; (ii) 16 picker bars per head and 65 teeth per bar; (iii) 1.72 m picking width; (iv) 21 rpm head speed; and (v) 0.31 ms−1 ground speed. Each harvester was operated for 120 min and data such as berry harvesting time and box handling time were recorded, with six replications during each year. Statistical methods were used to compare the harvest efficiency of the two mechanical harvesters. Harvest time efficiency was significantly higher for the semi-automatic bin handling technology than for the small box handling technology both in 2017 (p < 0.001), and 2018 (p < 0.001). Weed coverage did not have a significant effect of harvest time in either 2017 (p = 0.694) or 2018 (p = 0.765), though it did significantly affect yield in both 2017 (p = 0.011) and 2018 (p = 0.045). The findings provide useful insights for decision-makers contemplating the choice of harvesting technology to sustain profits from wild blueberry production.
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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 | 0,000 | 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 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 ».