Développement d'une régie de culture du safran (Crocus sativus) adaptée aux conditions climatiques québécoises
Bibliographic record
Abstract
Le safran est un crocus d'automne qui produit une épice de grande valeur. Plusieurs safranières ont été implantées au cours des dernières années au Québec. Cependant, le type de sol et les conditions climatiques diffèrent passablement par rapport aux pays d'où origine la culture, ce qui nous a mené à tester plusieurs aspects susceptibles d'influencer le rendement en safran, notamment la profondeur et la période de plantation ainsi que l'application d'une combinaison de fertilisants, champignons mycorhiziens et biostimulants à la plantation. Puisque la température influence fortement la floraison chez le safran, un suivi en continu des températures du sol a été effectué durant toute l'année, et un suivi hebdomadaire de l'initiation florale de mai à août. L'émergence des feuilles et des fleurs est retardée et diminue avec la profondeur de plantation. Une plantation à 10 ou 15 cm semble préférable, mais stimule la production de cormes trop petits pour fleurir. La meilleure période de plantation est de la fin juillet jusqu'à la troisième semaine d'août. La fertilisation a accéléré l'émergence des feuilles à l'automne, et a augmenté le nombre de cormes produits ainsi que leur teneur en nutriments. L'ajout de spores de champignons mycorhiziens ainsi que de biostimulants n'a eu aucun effet sur la floraison ou le rendement en safran. Tout traitement confondu, la production de fleurs n'a été bonne qu'une seule année sur les trois années de l'étude. Il semble que le sol ne soit pas assez chaud en juillet lors de l'induction florale. De plus, dans le secteur à l'étude, les températures diminuent trop rapidement à l'automne ce qui retarde la floraison et réduit les rendements. Il est proposé de cultiver le safran dans des secteurs plus méridionaux et de recourir à des techniques visant à réchauffer le sol afin d'augmenter les rendements en safran au Québec.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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 | 0.001 |
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".