Soil and weed management for enhancing arbuscular mycorrhiza colonization of wheat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tillage and weed control are critical components of cropping systems that need to be combined such that crops benefit from reduced competition. However, weeds may also contribute to the biological diversity within the agro‐environment. This greenhouse study investigated whether common weeds of arable cropping systems were suitable host plants for arbuscular mycorrhizal fungi ( AMF ), allowing the development of extraradical mycelium ( ERM ) that can contribute to the early colonization of a following wheat crop, especially in the absence of soil disturbance. Weeds were allowed to grow for up to 2 months before being controlled by soil disturbance or herbicide application (glyphosate or paraquat). Pregerminated wheat seeds were then planted. Chemical control of the weeds prior to sowing enhanced the early arbuscular mycorrhiza ( AM ) colonization rate of wheat roots, whereas mechanical disturbance was less acceptable as a method of weed control for rapid AM colonization. The type of herbicide (contact or systemic) had no impact on colonization of the wheat crop. Enhanced AM colonization promoted early P acquisition and growth of the crop. Appropriate management of weeds emerging between two consecutive cropping seasons coupled with no‐till soil management could ensure a quick and efficient AM colonization of the following wheat plants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».