Applied <scp>GA<sub>5</sub></scp>, <scp>GA<sub>4</sub>,</scp> and <scp>GA<sub>4/7</sub></scp> increase berry number per bunch, yield, and grape quality for winemaking in <scp><i>Vitis vinifera</i> L. cv. Malbec</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The gibberellins (GAs) GA5 (inhibitor of GA3‐oxidase), GA4 (biologically active), GA4/7 (commercially available mixture of Ga4 and GA7) prohexadione‐calcium (ProCa, inhibitor of dioxygenases that render GAs bioactive, negative control), and GA3 (positive control) were applied to bunches of Vitis vinifera cv. Malbec. Different techniques, doses, and timings were used in a 3‐year field experiment. In year 1, GA5, ProCa, and GA3 were applied at 35, 20, and 0 days before veraison (DBV) by dipping bunches three times. In year 2, single applications of GA5 and GA3, also by immersion, were tested at 60, 45, and 30 DBV. In year 3, applications at 60 and 30 DBV of GA5, GA4, and a mixture of GA4/7 were evaluated by dipping or spraying the bunches. RESULTS Vegetative growth, berry weight, and sugar content were unaffected by treatments. ProCa did not affect the yield with respect to water control, although it reduced the levels of phenolics in berry skins, an undesirable effect for winemaking. GA5, in the dose range 5–50 mg L−1, raised berry numbers, thereby augmenting bunch weight and skin phenolics at harvest, so increasing berry quality for winemaking. GA4 and GA4/7 produced similar benefits to GA5, with similar doses. CONCLUSION The applications of GA5, GA4, and GA4/7 to developing grape berry bunches, in a range of concentrations and by dipping or spraying, increased berry numbers per bunch at harvest. The method can be used as a viticultural practice to improve the production and quality of wine grapes. © 2021 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».