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Enregistrement W4312273184 · doi:10.2478/prolas-2022-0069

Evaluation of <i>Ribes Rubrum</i> Cultivars in Estonia

2022· article· en· W4312273184 sur OpenAlexfundno aff
Toivo Sepp, Reelika Rätsep, A. Libek, A. Kikas

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Latvian Academy of Sciences Section B Natural Exact and Applied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEesti MaaülikoolMinistry of Rural Affairs
Mots-clésRibesCultivarBrixAscorbic acidTitratable acidRipeningHorticultureBerryYield (engineering)BiologyBotanyFood scienceSugar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The evaluation of cultivars of red and white currant ( Ribes rubrum L.) was carried out in 2019–2020 at the Polli Horticultural Research Centre of the Estonian University of Life Sciences, South-Estonia. The aim of this study was to estimate traits of red and white currant cultivars of both Estonian and introduced origin. An evaluation plot was established in the autumn of 2016. During two consecutive years (2019–2020), 11 promising cultivars were evaluated for the beginning of flowering and fruit ripening, winter hardiness, resistance to diseases (expressed in scores 1–9), yield per bush, fruit weight, drop of flowers and premature berries, as well as the content of the soluble solids (°Brix), titratable acids, ascorbic acid, total phenols and total anthocyanins. The highest yield was determined in cultivars ‘Bayana’ and ‘Viksnes’, while cvs. ‘Rovada’, ‘Jonkheer van Tets’, ‘Kurvitsa 4’ and ‘Valko’ had larger berries. The highest soluble solid content was found in the berries of red currant ’Krameri punane’ (13.8 °Brix) and white currant ’Bayana’ (12.4 °Brix).

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)0,005
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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