Optimisation de la fertilisation des fraisiers remontants cultivés hors sol
Bibliographic record
Abstract
La culture de la fraise (Fragaria) est l’une des productions fruitières les plus répandues dans le monde. Ce petit fruit se cultive dans toutes les provinces du Canada et le Québec est considéré comme le leader canadien de cette production. Par contre, la culture fait face à des problèmes récurrents de maladies telluriques qui limitent les rendements. Pour pallier les problèmes phytosanitaires, on explore la possibilité de cultiver les fraisiers dans des systèmes hors-sol. Bien que la culture hors-sol des fraisiers se répande partout à travers le monde, les fruits issus de cette culture sont différents de ceux obtenus en culture au champ du point de vue de la qualité et du goût. L’objectif du présent projet est d’accroître la productivité et d’améliorer la qualité des fruits des fraisiers remontants cultivés hors-sol en optimisant la fertilisation. Nous avons comparé trois solutions nutritives afin de déterminer les rapports K/Ca et K/N favorisant l’obtention d’un meilleur goût des fraises et celle d’un rendement plus élevé. De plus, nous avons étudié l’effet de l’application foliaire de calcium sur le maintien de la texture et sur la durée de conservation des fruits. Les travaux ont porté sur deux sélections génétiques : Seascape de l’Université de la Californie et Charlotte du CIREF en France. De manière générale, la fertilisation potassique provoque une augmentation de la fermeté, sans toutefois influencer l’acidité et la teneur en sucres des fruits. De plus, le nitrate améliore les rendements. Les deux variétés ne répondent pas de la même façon à la fertilisation. De son côté, le Ca foliaire n’a pas eu d’effet sur la fermeté, ni la durée de conservation des fruits.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".