The combined effects of thermal pruning, fungicide, and fertilizer applications on lowbush blueberry
Notice bibliographique
Résumé
Wild lowbush blueberries ( Vaccinium angustifolium Ait. and Vaccinium myrtilloides Michx.) yields are highly variable since they depend on several factors, some of which can be influenced by growers with different agricultural practices. The primary objective of this research was to evaluate the effects of three key management practices on the yield of lowbush blueberry, as well as on related variables, including the number and height of stems, the nutrient status of the plants, and the presence of crop pests. Over 4 years, 12 combinations of three practices were tested and replicated four times at two sites in Normandin (Quebec, Canada). The practices included (i) type of pruning (mechanical or thermal), (ii) use of fungicide (with or without), and (iii) application of fertilizer (mineral, organic, or none). Thermal pruning did not enhance fruit yield or any other evaluated parameters compared to mechanical pruning. Throughout the years, fungicide applications caused a yield gain of about 212 kg ha −1 year −1 , a decrease in disease rate ( Sphaerulina leaf spot), and an increase in stem density when combined with mineral fertilizer. Mineral fertilizer also reduced the incidence of Sphaerulina leaf spot, improved the plant nutrient status, and caused a gain in yield of about 853 kg ha −1 year −1 . Organic fertilization improved fruit yield by about 691 kg ha −1 year −1 . Finally, the results indicated that applying fungicide increased the export of macronutrients in harvested fruits, highlighting the necessity for long-term monitoring of nutrients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».