Cultivation of Saffron (<i>Crocus sativus</i> L.) in cold climates
Notice bibliographique
Résumé
Saffron, an autumn crocus that produces a highly valuable spice, is grown mainly in Mediterranean climates. Nevertheless, saffron farms have been established recently in the province of Quebec. This led us to test cultivation practices that could influence plant phenology, saffron yield, and corm growth, including planting depth, planting period, and the application of fertilizers, mycorrhizal fungi, and biostimulants at planting. Soil temperature was monitored at the different planting depths throughout the year. Floral initiation was also monitored during spring and summer. Shoot emergence was delayed and final emergence reduced as planting depth increased; however, more shoots were produced by shallow-planted corms, which could lead to the production of corms too small to flower. The best time for planting saffron corm is between the end of July and the third week of August. Mineral fertilization hastened leaf emergence and improved corm production and their nutrient content. Neither the addition of mycorrhizal fungi or of biostimulants had any significant impact on saffron growth or flowering. Floral induction likely took place in July as flower bud appeared in early August. In most years, flower and saffron production was low in this location. It appears that soil temperature did not remain high for long enough during the summer to promote floral induction and autumn temperatures decreased too fast, limiting shoot and flower emergence most years. However, these climatic conditions did not affect corm production; corms could thus be sold to secure revenues for producers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».