Winegrape cold hardiness in Okanagan Valley vineyards between 2012 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how plants' physiological tolerances vary between genotypes is important for understanding current habitat suitability and potential range shifts with climate change. In this dataset we focus on cold hardiness of different genotypes of Vitis vinifera subsp. vinifera plants in the Okanagan Valley, BC, Canada. We collected data from 18 different genotypes representing 90% of the study region's harvest. Samples came from 13 different vineyard sites in the Okanagan Valley, wich is located at the northern range edge for the species (latitudes 40.0 to 50.5). Buds from 3 to 6 vines were collected biweekly from late October to early April every year between 2012 and 2019. We measured buds from nodes 3 through 7. We then took a mean of all the buds of all the vines for a given site and genotype. We used differential thermal analysis (DTA) to estimate the cold hardiness of each bud. This method detects heat spikes released when internal cellular water freezes, which is the point where the buddies. The final bud cold hardiness values used in our model are the mean of 15 buds per genotype and location, and are expressed as the Low Temperature Exotherms where there was 50% bud mortality(LTE50), the standard method for estimating critical lethal temperatures for winegrape field damage.We include the mean of the minimum and maximum daily temperature at the Penticton weather station on the day the material was collected. original weather data can also be downloaded directly from https://climate.weather.gc.ca/historical_data/search_historic_data_e.html?Month=10&Day=11&Year=2023&timeframe=2&StartYear=1840&EndYear=2023. We first used this data in the manuscript in The role of genotypic and climatic variation at the range edge: A case study in winegrapes by Faith A M Jones, Carl Bogdanoff and E M Wolkovich, accepted in the American Journal of Botany in October 202
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,044 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».