Demography of <i>Rumex acetosella</i> in lowbush blueberry (<i>Vaccinium angustifolium</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Summary The demography of Rumex acetosella ramets and seedlings was monitored within and between blueberry clones over the two‐year lowbush blueberry production cycle in Nova Scotia, Canada. Overwintering ramets constituted the majority (>70%) of the flowering ramet population. A small proportion of ramets emerging in May and June flowered, but no ramets emerging between July and November flowered in the year of emergence. Emergence of new ramets was season‐long and ramet populations were regulated by a cycle of birth and death in each production year. Ramet populations in blueberry patches had higher growth rates and lower mortality than ramet populations in bare soil patches in the non‐bearing year, resulting in large net gains to ramet populations in blueberry patches during this production year. Ramet population growth rates and mortality were similar in blueberry and bare soil patches in the bearing year and net ramet populations declined during this production year. Survival rates of overwintering and new ramets varied, but ramets from both the overwintering and monthly cohorts contributed to a distinct ramet age structure at the end of each season. Seedling survival ranged from 6 ± 6 to 51 ± 12% across sites, and no seedlings flowered in the year of emergence. Transition probabilities of ramets and seedlings were used to develop a life‐cycle model of R. acetosella for the 2‐year lowbush blueberry production cycle. This model has utility in developing new management strategies for R. acetosella in lowbush blueberry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».