Unusual pollinator attractants increase the fructification rate on West Indian Cherry Trees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although West Indian Cherry (WIC) trees have abundant flowering, specimens of this species have low fructification rates, potentially associated with the dependence of these plants on pollinators for cross‐pollination and fruit production. We quantified fructification rates and assessed the market value of pollination services by conducting an experiment with six treatments, including manual and open pollination, pollinator exclusion treatment, and open pollination with blue and yellow attractants. The investigation occurred at two sampling periods (November–December 2015 and January–February 2016) in a commercial orchard of WIC in Brazil. Despite the six different treatments in the two sampling periods, the fructification rate only differed in open pollination treatments with colour attractants, increasing the fructification rate between 160% (for blue‐coloured attractants) and 240% (for yellow‐coloured attractants). Considering that yield is directly affected by the increase in the fructification rate, the yield might be enhanced by up to 70 ton/ha by the coloured attractants. Economically speaking, this result means an approximate 130% increase in the earnings for farmers and maybe transferable to other crops contributing to food production and recognizing the importance of biodiversity and associated ecosystem services.
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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 | 0,000 |
| 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 ».