Relative fitnes of herbicide-resistant and susceptible biotypes of weeds
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a rapid increase in the number of reported cases of herbicide-resistant weed species (over 100), as well as an increase in the types of herbicides to which resistance has evolved. This paper reviews evidence for differential fitness of herbicide-resistant and susceptible biotypes. Fitness estimates are required to produce reliable population models. Fitness measures describe the potential evolutionary success of a genotype based on survival, competitive ability and ultimately reproductive success. Differences in relative fitness between resistant and susceptible biotypes are usually inferred from measures of relative plant productivity or competitiveness. For triazine-resistant weed species, studies have indicated that resistant plants were generally less fit than susceptible plants, although exceptions did exist. Although less data are available on the fitness of plants resistant to non-triazine herbicides, information is summarized for sulfonylureas, substituted ureas, dinitroanilines, paraquat, diclofop, and organic arsenicals. No consistent differences in relative fitness were observed for non-triazine resistant and susceptible biotypes. In general, studies have indicated that the relative fitness of susceptible and resistant biotypes of a single species depends upon biological conditions, including genotype and population variation, intra- and inter-biotype competition, and environmental conditions such as temperature, light quality, and management practices. Future needs for relative fitness studies are discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».