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Enregistrement W4403712844 · doi:10.1016/j.tfp.2024.100712

Tapping below the lateral line does not reduce maple sap yield or quality

2024· article· en· W4403712844 sur OpenAlexafffund
Tim Rademacher, Stéphane Corriveau, Jessica Durand, Jessica Houde, Mustapha Sadiki, Andréanne Ouellet, M. R. Gilbert, Luc Lagacé

Notice bibliographique

RevueTrees Forests and People · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Fisheries and Food, UK GovernmentMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésTappingMapleYield (engineering)Quality (philosophy)Line (geometry)Computer scienceMathematicsBiologyEngineeringBotanyMaterials sciencePhysicsMetallurgyGeometryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern maple sugaring operations use vacuum tubing systems to enhance sap flow and maximize yield. The positioning of tapholes is a crucial aspect influencing tree health and sap yields, but is limited by dropline length. Inverting droplines to expand the tappable zone and reduce the risk of over-tapping has raised concerns about vacuum efficiency and microbial contamination. We examined over 2200 trees on multiple high-vacuum 5/16″ tubing systems at two sites over three seasons, tapping at various heights above and below the lateral line. Our analysis showed no significant decrease in sap yield or sugar concentration when tapping below the lateral line. Taps at extreme heights above the lateral line produced slightly more sap (estimated at 0.6 l of sap per tap for a good production season) and marginally sweeter sap (0.06 °Brix). However, differences in vacuum management had a more significant impact on yield. Additionally, there was no evidence of increased microbial activity or changes in sap pH due to relative tapping height. These findings demonstrate that tapping below the lateral line effectively doubles the tappable zone without significantly affecting sap yield or quality, promoting sustainable maple sugaring practices by ensuring long-term productivity without compromising sap yields or quality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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