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Enregistrement W2143276222 · doi:10.1139/b99-102

Environmental and genetic effects on the early survival and growth of the invasive grass <i>Phalaris arundinacea</i>

2000· article· en· W2143276222 sur OpenAlexvenueno aff
Shannon L. Morrison, Jane Molofsky

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBiomass (ecology)Competition (biology)Phalaris arundinaceaclone (Java method)GenotypeBotanyAgronomySurvivorship curveShootEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both genetic and environmental factors can determine whether an invasive plant species will establish. To determine how these factors influence the establishment of the invasive grass Phalaris arundinacea L. (reed canary grass), we grew three genotypes in 10 artificial environments and asked how a genotype's growth and survivorship was affected by environmental conditions. We found that genotype strongly influenced survivorship, but there was no significant effect of environment on survivorship. However, environmental conditions did significantly affect growth. Individual plants produced more aboveground and belowground biomass when grown singly than they did when grown with competitors. The identity of neighboring competitors had no effect. Although genotype had no significant efffect, there was a significant genotype × environment interaction. Clone 1 produced more root biomass than either clone 2 or clone 3 when there was no or little competition, but in competitive neighborhoods, clone 3 allocated relatively more biomass to roots than to shoots. Under ideal conditions in the greenhouse, clone 2 produced more tillers than the other two clones. Based on these results, it appears that clone 1 may have an advantage under sparse vegetative cover, but clone 3 may have a competitive advantage in highly competitive neighborhoods because it could preferentially allocate more biomass to roots. The presence of three growth patterns from such a small, localized sample suggests that different growth strategies are probably common within populations of reed canary grass and may be important for allowing reed canary grass to successfully invade new habitats.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,147
Écart entre enseignants0,140 · 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

Citations25
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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