Sustainable Strategies for Sunburn Mitigation in Gala Apple Orchards: Effects on Yield, Fruit Quality, and Plant Physiology
Notice bibliographique
Résumé
Fruit sunburn is a major abiotic stress limiting apple production worldwide, with losses potentially reaching 50% due to climate change-driven heat events. This study aimed to evaluate sustainable strategies to mitigate or reduce sunburn on ‘Gala Galaxy Selecta’ apple trees. Field trials conducted in summer 2021 compared eight treatments: silicon-based application (Eckosil®), foliar fertilization with algae extracts, macro- and micronutrients, and amino acids, increased irrigation (+35% ETc), mineral particle films (Surround®, Vegepron Sun®, Agrowhite®, Sunstop®), and an untreated control. Randomized block designs with replicates were used. Agronomic parameters, including particle film coverage, trunk cross-sectional area, yield, and fruit quality (color, sunburn incidence, firmness, soluble solids content, dry matter, starch), were measured at harvest. Physiological responses, such as net photosynthesis, maximum quantum yield of Photosystem II, specific leaf area, fruit surface temperature, photoprotective pigments, antioxidants, and heat shock protein gene expression, were also assessed. Foliar fertilization, Agrowhite®, and water reinforcement produced the highest yield per trunk cross-sectional area, with increased soluble solids content and enhanced red pigmentation. Surround® minimized sunburn incidence but reduced photosynthetic activity, as did Vegepron Sun®. Agrowhite® balanced sunburn protection with maintenance of fruit quality and physiological function. These findings provide practical guidance for growers to select effective treatments, balancing sunburn mitigation, fruit quality, and tree physiological performance, while offering researchers insights into integrating agronomic and physiological strategies for climate-resilient apple production.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».