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Enregistrement W2078800811 · doi:10.1139/b00-037

Combined effects of disease and competition on plant fitness

2000· article· en· W2078800811 sur OpenAlexvenueno aff
Johanne Brunet, Christopher C. Mundt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésCompetition (biology)BiologyGenotypeInflorescenceDiseaseEcologyGeneticsMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheat genotypes susceptible to different races of a pathogen, Puccinia striiformis, were planted in pure stands and in three different 1:1 mixtures, in both the presence and absence of disease, in two sites, and over 3 years. Using analyses of variance, we tested whether disease and intergenotypic competition influenced a genotype's fitness and whether significant interactions existed between the effects of disease and competition on genotype fitness. Seed weight, number of inflorescences per seed planted, seeds per inflorescence, and absolute fitness were estimated for each genotype in each treatment. Absolute fitness was determined as the number of seeds collected per seed planted. Disease reduced seed weight. The other fitness measures were influenced by either disease or competition, and the impact of each factor often varied among site-year combinations. In general, interactions between the effects of disease and competition on genotype fitness were not significant. The few significant interactions indicated a less than additive effect of competition and disease on genotype fitness. The overall lack of interaction may be, in part, due to lesser disease levels in mixed as compared with pure stands, or reduced level of competition under diseased conditions.Key words: pathogens, competition, plant fitness, stripe rust, wheat.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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