An experimental approach for quantifying the spatial interactions of plants under different treatment conditions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Spatial statistics were used in conjunction with standard plot experimentation to form an approach geared towards testing hypotheses about plant spatial interactions under different treatment conditions. Specifically, correlograms were used to quantify the changing patterns in the spatial distribution of plant size (total vegetative length) among pre-planted individuals within a sand box. A repeated-measures ANOVA procedure was then utilized to test for significant differences between the treatment effects as they evolved over time, where the experimental unit was the correlogram value obtained from within each sand box at a specific lag distance. Separate ANOVA tests were also executed for each spatial lag distance and temporal sampling period. In an example demonstrating both procedures, it was shown that a water-stress treatment provoked positive spatial autocorrelation to emerge up to 24 cm from Panicum amarum plants, while a normal water treatment resulted in no change in spatial structure. The difference between the two treatments, and the spatial correlograms of their total vegetative length values, were significant (P = 0.0007). The temporal divergence of the treatments, as spatial patterns evolved, was also significant (P < 0.0001). The approach discussed in this experiment is well suited for evaluating the statistical significance of treatment effects upon the spatial structure of interacting individuals, in both greenhouse and natural settings.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».