Influence de différents paillis de plastique sur le microclimat, l'activité photosynthétique, la productivité et la qualité des fruits de fraisiers (var. seascape) cultivés sous grands tunnels
Bibliographic record
Abstract
La culture des fraises est l'une des productions fruitières les plus importantes dans le monde. Hormis la qualité gustative des fruits, l'intérêt pour cette culture est lié aux effets bénéfiques sur la santé. Au Canada, l'utilisation des grands tunnels pour la culture de petits fruits devient de plus en plus populaire, car son utilisation permet de prolonger de plus d'un mois la période de production des fraises. Une expérience a été réalisée en 2006 et 2007 à l'île d'Orléans (Québec) pour déterminer les effets de différents types de paillis de plastique (blanc sur noir, noir, gris sur gris et vert) sur le fraisier d'automne "Seascape" (Fragaria x ananassa Duchesne). De manière générale, les différents paillis de plastique ont eu peu d'influence sur le rendement total, le rendement vendable, la teneur en sucre et leur capacité antioxydante. Par contre, ils ont eu une influence significative sur le poids moyen des fruits. Des différences significatives du rendement total, du rendement vendable, de la croissance, et de la teneur en sucres ont été observées au niveau des grands tunnels par rapport aux fraisiers cultivés en plein champ.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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".