Rising CO<sub>2</sub> can alter fodder–weed interactions and suppression of <i>Parthenium hysterophorus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Summary Three C4 grass (Setaria incrassata, Astrebla squarrosa and Bothriochloa decipiens) and one C3 legume (Clitoria ternatea) suppressive fodder species, were re‐evaluated against the growth of the C3 Parthenium hysterophorus under an ambient (390 μmol mol−1) and an elevated atmospheric CO2 concentration (550 μmol mol−1). Under the elevated atmospheric CO2, shoot dry biomass and suppression index (SI) value of the C4 S. incrassata were both reduced by 32% and 0.7 respectively, while those for A. squarrosa were reduced by 23% and 0.3. In contrast and under the same elevated atmospheric CO2 concentration, the shoot dry biomass and SI of the C4 B. decipiens were increased by 8% and 0.1 respectively, while those for the C3 C. ternatea were increased by 38% and 0.8. Our results suggest that C3 fodder plants along with certain C4 species could be utilised for the effective management of P. hysterophorus under the future elevated atmospheric CO2 conditions. However, this system needs more fodder species to be investigated. Our results suggest that rising CO2 per se may alter the efficacy of suppressive fodder management of an invasive C3 species, P. hysterophorus.
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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 ».