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Resumen
En la producción de manzanas el tamaño final de fruto es un estimativo de la producción total y de la calidad de un monte frutal. Diferentes modelos se han establecido para poder predecirlo. En manzanas cv. Rosy Glow no existen registros de curvas de crecimiento para frutos testigo y bajo malla. A su vez, el uso de modelos no lineales aplicados evolucionó con los años en curvas de crecimiento de frutos. La función SSLogis permite ajustar un modelo [ver mas...]
dc.contributor.authorCastro, Andrea Lucia
dc.contributor.authorDel Brio, Josefina
dc.contributor.authorVicente, Ariel Roberto
dc.contributor.authorCalvo, Gabriela
dc.contributor.authorRaffo Benegas, Maria Dolores
dc.contributor.authorGimenez, Gustavo Nestor
dc.date.accessioned2025-12-29T16:02:00Z
dc.date.available2025-12-29T16:02:00Z
dc.date.issued2025-11
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/24799
dc.descriptionPóster y resumenes_AR
dc.description.abstractEn la producción de manzanas el tamaño final de fruto es un estimativo de la producción total y de la calidad de un monte frutal. Diferentes modelos se han establecido para poder predecirlo. En manzanas cv. Rosy Glow no existen registros de curvas de crecimiento para frutos testigo y bajo malla. A su vez, el uso de modelos no lineales aplicados evolucionó con los años en curvas de crecimiento de frutos. La función SSLogis permite ajustar un modelo logístico de la primera parametrización de la familia logística. El objetivo del presente trabajo fue ajustar la función SSLogis para comparar el crecimiento de manzana cv. Rosy Glow bajo malla perla (MP) y sin malla (Testigo). Se marcaron diez frutos de cinco plantas por tratamiento y se midió su diámetro ecuatorial (mm) semanalmente desde tres semanas luego del cuaje hasta el momento recomendado de cosecha, durante dos temporadas (2021 y 2022). Se utilizaron los siguientes parámetros en el modelo: 1. Asym: asíntota superior de la curva (tamaño final de fruto); 2. Xmid: punto de inflexión de la curva sigmoidea; 3. Scal, factor de escala. Para asegurar la calidad del modelo, se buscó que tuviera el menor número de iteraciones, comparando el ajuste con otros modelos utilizados en curvas de crecimiento de frutos de otras variedades de manzana y pera. Los frutos del MP tuvieron menor tamaño en la temporada 2021 y mayor tamaño en el 2022 (Parámetro Asym). El punto de inflexión presentó interacción entre el tratamiento y la temporada, fue menor en MP en la temporada 2021, pero sin diferencias en la 2022. El parámetro Scal no se modificó por el tratamiento en ninguna de las temporadas. Se concluye que el modelo es satisfactorio para ajustar las curvas y que la MP puede incrementar el tamaño de los frutos según la temporada. Sin embargo, la medición de frutos requiere más temporadas debido a la interacción, para poder nutrir el modelo.spa
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherUniversidad Nacional del Comahue
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_AR
dc.sourceI Jornadas Binacionales de la Divulgación en Investigación y Extensión en Agronomía. VII Jornadas de Divulgación de Investigación y Extensión Facultad de Ciencias Agrarias (UNCO). Facultad de Ciencias Agrarias - Universidad Nacional del Comahue, Cinco Saltos, Río Negro (Argentina). 11 al 13 de noviembre de 2025es_AR
dc.subjectInteracciónes_AR
dc.subjectInteractionseng
dc.subjectManzana
dc.subjectAppleseng
dc.subjectVariedades
dc.subjectVarietieseng
dc.subject.otherModelo Logísticoes_AR
dc.subject.otherLogistic Modeleng
dc.subject.otherDiámetro Ecuatoriales_AR
dc.subject.otherEquatorial Diametereng
dc.titleAjuste de modelos no lineales mixtos para construir curvas de crecimiento de frutos de manzana cv. Rosy Glow bajo una malla de granizo perlaes_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)es_AR
dc.description.origenEEA Alto Vallees_AR
dc.description.filFil: Castro, Andrea Lucía. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Castro, Andrea Lucía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Castro Andrea Lucía. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Economía y Administración; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Del Brío, Josefina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Del Brío, Josefina. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Ciencias del Ambiente y la Salud; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Vicente, Ariel Roberto. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales. Laboratorio de Investigación en Productos Agroindustriales; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Vicente, Ariel Roberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Calvo, Gabriela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Raffo Benegas, María Dolores. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Giménez, Gustavo Néstor. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Economía y Administración; Argentinaes_AR
dc.subtypeponencia


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