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Enregistrement W4238675799 · doi:10.26786/1920-7603(2012)17

The importance of bee pollination of the sour cherry (<i>Prunus cerasus</i>) Cultivar ‘Stevnsbaer’ in Denmark

2012· article· en· W4238675799 sur OpenAlexvenueno aff
Lise Hansted, B.W.W. Grout, Jørgen Eilenberg, Ivar Blücher Dencker, Torben Toldam-Andersen

Notice bibliographique

RevueJournal of Pollination Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrunus cerasusPollinationBiologyOrchardCultivarHand-pollinationHorticultureSour cherryForagingFruit setHoney beeOpen pollinationBotanyAgronomyPollenEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low fruit set, despite normally-developed flowers, is often a significant contributor to poor yield of the self-fertile sour cherry (Prunus cerasus) cultivar ‘Stevnsbaer’ in Denmark. The aim of this study was to investigate the effect of insect, and particularly, bee pollination on the fruit set of this cultivar, in order to provide orchard management information for both Danish ‘Stevnsbaer’ growers and beekeepers. Visits to cherry flowers by honey bees (Apis mellifera), Bombus species and solitary bees, were recorded during the flowering of ‘Stevnsbaer’ in five separate Danish orchards. The results indicate that there is a significantly higher fruit set on open pollinated branches when compared to caged branches, where bees and other pollinating insects where excluded. The results were qualitatively consistent over three different seasons (2007, 2009 and 2010). A period of prolonged cold, humid weather before and during early flowering probably reduced fruit set significantly in 2010 compared to 2009. Regarding the apparent benefits of bee pollination on fruit set and subsequent implications for yield, we recommend placing honeybees in ‘Stevnsbaer’ orchards during flowering to sustain commercially viable production. Another valuable management strategy would be to improve foraging and nesting conditions to support both honey and wild bees in and around the orchards.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,234
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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