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Enregistrement W3212966144 · doi:10.1139/cjps-2021-0167

Cold hardiness of select apple cider cultivars in Canada

2021· article· en· W3212966144 sur OpenAlexaffvenueabout
John A. Cline, Amanda Beneff, A. Michelle Edwards

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHardiness (plants)CultivarHorticultureShootBrowningSeedlingGrowing seasonBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing interest in growing European origin apple cultivars for the production of hard cider in Canada; however, little is known about their winter hardiness. Eleven promising cider cultivars were evaluated for cold hardiness over two consecutive winters and compared with the winter tender cultivar ‘Golden Delicious’. Sections of the current season’s dormant shoots were frozen in a series of test temperatures ranging from −20 °C to −40 °C in a programmable freezer. Xylem tissue browning ratings were used to assess injury after thawing. The temperature of incipient damage (TID), the warmest temperature at which 1-yr-old shoot segments begin to show injury, was obtained from tissue browning curves using non-linear regression. TID varied significantly among cultivars and between sampling years. Overall, the cultivars could be classified according to relative winter hardiness as follows: Ashmead’s Kernel, Bramley’s Seedling (very tender) < Calville Blanc d’Hiver, Porter’s Perfection, Bulmer’s Norman (intermediate) < Crimson Crisp, GoldRush, Golden Delicious, Enterprise, Yarlington Mill, Enterprise (hardy) < Golden Russet (hardy). These data indicate nearly a 10 °C range in winter hardiness amongst the 11 cultivars studied, depending on the sampling date. Ashmead’s Kernel and Bramley’s Seedling appear to be particularly winter tender, whereas Bulmer’s Norman, Porter’s Perfection, and Calville Blanc d’Hiver demonstrated less hardiness during three of the four sampling dates. Based upon these findings, it would be prudent to consult long-term climate normals and consider the frequency of extreme weather events for potential susceptibility to winter injury, particularly prior to establishing more injury-prone cultivars.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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