Проучване на някои растежни параметри при черешови сортове в района на град Пловдив
Notice bibliographique
Résumé
The study was conducted in an experimental orchard on the territory of the Fruit Growing Institute - Plovdiv. Some growth characteristics were monitored in eight sweet cherry cultivars: Lapins, Canada Giant, Ferrovia, Regina, Kordia, Skeena, Samba, and Van. The investigated parameters were: height (m) and volume (m3) of the tree canopy, trunk cross-sectional area (TCSA, cm2), length of one-year shoot (cm), length (cm), number of may bouquets and number of fruit buds on two- and three-year-old branches. In terms of the volume of the canopy, the largest values were found in the Kordia (16.9 m3) and Van (16.3 m3) cultivars, while the Skeena cultivar stood out with the smallest volume - 6.3 m3. Trunk cross-sectional area (TCSA) was the largest in the Van cultivar with 316.1 cm2, followed by the Lapins cultivar - 295.9 cm2, and the lowest TCSA value was the Skeena cultivar (178.0 cm2). The average length of the one-year shoot varies from 26.8 cm (Ferrovia) to 49.6 cm (Lapins), of the two-year-old branch - from 15.5 cm (Regina) to 32.2 cm (Lapins), and of the three-year-old branch - from 17.9 cm in the Canada Giant cultivar to 32.3 cm at Skeena cultivar. A greater number of may bouquets and fruit buds (except for the Regina cultivar) on the two-year-old branch was found in all studied cultivars. In both types of branches, the lowest values in terms of the number of may bouquets and fruit buds were recorded in the Kordia cultivar and the highest in the Van cultivar.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».