Factors that influence measurements of sweet cherry (<i>Prunus avium</i>) flower bud cold hardiness obtained using differential thermal analysis
Notice bibliographique
Résumé
Differential thermal analysis (DTA) is a technique commonly used to evaluate the cold hardiness of plant organs that supercool as a means for cold survival. The aim of this study was to evaluate the effect of different pretest bud storage conditions, cooling rates, and bud excision techniques on dormant sweet cherry flower bud low temperature exotherms (LTEs) measured using DTA. Furthermore, this study compared cold hardiness estimates made using DTA and controlled freezing tests. We determined that buds stored at warmer temperatures (12.5 °C and room temperature) for 2–6 h prior to DTA or transported to the lab in a moist environment underwent biologically relevant changes in their apparent sensitivity to cold, as indicated by LTEs produced at warmer temperatures. The DTA cooling rate also significantly affected LTEs, with faster cooling resulting in the production of LTEs at warmer temperatures. Overall, LTEs were comparable among buds with varying amounts of plant material remaining attached to the bud base. It is important to note that the region directly subtending the primordia was always left intact on the buds being compared. This study demonstrated that overall, DTA and controlled freezing tests resulted in comparable measures of cold hardiness. The findings presented in this study are pertinent to researchers interested in conducting cold hardiness measurements in sweet cherry and highlight that consistency in DTA pretest conditions and bud preparation are required to achieve reliable LTE results that can be compared among studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».