Seedbank–plant relationships for 19 weed taxa in spring barley–red clover cropping systems
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the effects of crop rotation (spring barley monoculture vs. spring barley–red clover 2-yr rotation), tillage (moldboard plow, chisel plow, no-till), and weed management (intensive, moderate, minimum) on plant–seedbank relationships for 19 weed species. Plant and seedbank density data were collected over 4 yr and analyzed by analysis of variance and correlation analysis to confirm treatment effects on plant–seedbank relationships. The relative frequency (difference between aboveground and seedbank frequency) of many species was more influenced by rotation, whereas species density appeared regulated more by weed management than by other factors. Frequency data confirmed that very few species were ubiquitous over time or treatment, aboveground or in the seedbank. The perennial species, field horsetail, quackgrass, white clover, and perennial sowthistle were more frequent aboveground than in the seedbank. This was also observed for annuals such as common hempnettle, sun spurge, catchweed bedstraw, and annual grasses. Treatment effects on abundance were inconsistent aboveground and in the seedbank across time for 12 of 19 species. The seven species that showed more consistent treatment response for abundance were frequent species present in 50% of the plots both aboveground and in the seedbank. For most species, plant density was correlated with either the previous or current year seedbank, but correlations were rarely of the same magnitude and significance over the years. Common chickweed was the only species for which treatment effects on the plant–seedbank relationship were confirmed for all 4 yr. Correlations between midseason plant populations and subsequent seedbanks confirmed the role of residual populations in replenishing the seedbanks, including those of perennials like quackgrass and dandelion. Overall, plant–seedbank relationships were tenuous for many weed species and varied over time with cropping practices and environment.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».