Interspecific Hybrids versus<i>Vitis vinifera</i>L. Bud Hardiness, Viability, and Postfreeze Pruning Implications in Cane-Pruned Vines
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Abstract</h3> <h3>Background and goals</h3> Winter temperature inversions in 2020 and 2022 saw much of Nova Scotia drop below −20°C, with the coldest vineyards registering below −25°C. With sizable plantings of both interspecific hybrids and <i>Vitis vinifera</i> L., we examined both in terms of bud hardiness, viability, and the regional historical frequency of like events. A pruning study using one hybrid and one <i>V. vinifera</i> site tested whether minimal pruning should remain the recommendation in a highly damaged cane-pruned system. <h3>Methods and key findings</h3> Bud hardiness measurements using differential thermal analysis across 44 sites, 16 cultivars, and two years showed regional hybrids to be 3°C hardier, on average, than <i>V. vinifera</i>. Pre- and postfreeze bud viability data reflected this difference. Historical data indicates that the frequency of winter events equal in severity or worse than recent damaging winter events has decreased from occurring annually 100 years ago, to once every five years today. Pruning trials using a range of pruning severities showed that no treatment produced a marketable crop in the more damaged Chardonnay, while retaining extra canes was as effective as minimal pruning in Vidal blanc. Minimal pruning reduced vigor, limited pruning options, and greatly increased pruning time the following year. Carryover treatment effects in year two were nuanced and nominal in both cultivars. <h3>Conclusions and significance</h3> A reduction in winter damage risk resulting from warming is being offset by an increase in plantings of less-hardy <i>V. vinifera</i> cultivars in the region. Results from the pruning trials challenge the notion that minimal pruning after a damaging freeze event is universally the best practice in a cane-pruned system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».